本文關(guān)鍵詞：一種改進的自適應粒子群算法

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【摘要】：針對標準粒子群優(yōu)化算法早熟收斂、易陷入局部最優(yōu)、收斂精度低等缺點,提出了一種改進的自適應粒子群算法.該算法在每次進化后自適應地更新每個粒子的慣性權(quán)重和學習因子,并對粒子進行排序,實現(xiàn)了自適應調(diào)整局部搜索和全局搜索的功能.與標準粒子群算法在6個標準測試函數(shù)上的實驗進行比較并進行了t檢驗分析.結(jié)果表明,該算法具有很好的性能.
【作者單位】： 北方民族大學數(shù)學與信息科學學院;北方民族大學信息與系統(tǒng)科學研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61561001)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 粒子群算法[1—3]是1995年由Kenndy和Eber-hart首次提出來的一種并行的全局優(yōu)化算法.它是受自然界中魚群、鳥群的群覓食行為啟發(fā)提出的進化計算技術(shù).盡管它與別的進化計算技術(shù)[4—6]有很多類似之處,但標準的粒子群優(yōu)化算法并沒有用到進化算子,如交叉、變異等.在粒子群算法中,

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本文編號：1190843