【摘 要】
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粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好的优化性能.但是群体收缩过快和群体多样性降低导致早熟收敛.本文引入了多样性指标和收敛因子模型来改进PSO算法,
【机 构】
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南开大学自动化系,南开大学自动化系,南开大学自动化系 天津300071,天津300071,天津300071
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粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好的优化性能.但是群体收缩过快和群体多样性降低导致早熟收敛.本文引入了多样性指标和收敛因子模型来改进PSO算法,形成多样性收敛因子PSO算法(DCPSO),并且对现代资产投资的多目标规划问题进行了优化,简化了多目标规划的问题,并且表现出了比传统PSO算法更好性能.
Particle swarm optimization algorithm (PSO) is an optimization algorithm for simulating biological swarm intelligence, and has good optimization performance, but the population shrinks too quickly and the population diversity decreases leading to premature convergence.This paper introduces diversity index and convergence factor model to improve the PSO algorithm (DCPSO) is formed, and the multi-objective programming problem of modern asset investment is optimized, which simplifies the problem of multi-objective programming and shows better performance than the traditional PSO algorithm.
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