本文關(guān)鍵詞：帶有個體擾動和相互學(xué)習(xí)改進的粒子群優(yōu)化算法

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【摘要】：針對粒子群優(yōu)化算法容易陷入局部極值、進化后期早熟收斂現(xiàn)象,提出了一種帶有個體擾動和相互學(xué)習(xí)改進的粒子群優(yōu)化算法.算法在迭代的過程中,根據(jù)群體適應(yīng)度方差按照一定的概率對當(dāng)前的個體最優(yōu)粒子進行擾動,增強了算法的局部探索的能力,使得粒子跳出局部最優(yōu)點;同時增加粒子的相互學(xué)習(xí)階段,使得每個粒子的進化不僅受到個體最優(yōu)粒子和全局最優(yōu)粒子的影響,而且還受到其他粒子之間相互學(xué)習(xí)的影響,提高了算法的收斂速度.數(shù)值實驗表明,改進的新算法具有更高的收斂速度和收斂精度,能有效克服早熟收斂現(xiàn)象.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;商洛學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機應(yīng)用學(xué)院;商洛職業(yè)技術(shù)學(xué)院公共基礎(chǔ)部;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群優(yōu)化 個體擾動 相互學(xué)習(xí) 局部最優(yōu)解
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61572393) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃資助項目(2014JM2-6098,2014TM1019) 商洛學(xué)院博士團隊服務(wù)地方科技創(chuàng)新與經(jīng)濟社會發(fā)展能力提升專項(SK2014-01-22)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 3.商洛職業(yè)技術(shù)學(xué)院公共基礎(chǔ)部,陜西商洛726000)粒子群優(yōu)化(PSO)算法是由美國的社會心理學(xué)家James Kennedy和電氣工程師Russell Eberhart提出的一種模擬自然界中鳥類和魚群覓食行為的智能優(yōu)化算法.由于PSO算法概念簡單、容易實現(xiàn)、收斂速度快,而且不需要優(yōu)化函數(shù)的任何可導(dǎo)、

【相似文獻】

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本文編號：1133770