【摘 要】
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为提高基本粒子群优化算法(PSO)的收敛性能,并达到一定收敛率和精度,提出了动态惯性权重粒子群算法(DCWPSO),给出了改进算法在采用固定控制参数取值时,参数的最佳取值范围,并
【机 构】
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为提高基本粒子群优化算法(PSO)的收敛性能,并达到一定收敛率和精度,提出了动态惯性权重粒子群算法(DCWPSO),给出了改进算法在采用固定控制参数取值时,参数的最佳取值范围,并应用测试函数进行仿真研究。和以往文献中多种改进的PSO算法进行比较,仿真分析表明:动态惯性权重粒子群算法(DCWPSO)加快了收敛速度,提高了解的精度,这种改进的粒子群优化算法在解决实际优化问题中很有潜力,并通过神经网络仿真研究,深入研究分析了原始算法PSO和DCWPSO算法在优化不同结构网络中控制的作用。
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