【摘 要】
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针对传统粒子群算法(PSO)中影响粒子飞行状态倾向性的选择系数c1、c2固定不变的问题,考虑到微粒子在相应的自身认知能力与全局社会能力影响下能发挥出不同寻优速度与效率这一
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针对传统粒子群算法(PSO)中影响粒子飞行状态倾向性的选择系数c1、c2固定不变的问题,考虑到微粒子在相应的自身认知能力与全局社会能力影响下能发挥出不同寻优速度与效率这一现象,对影响粒子飞行过程中追寻个体历史最佳与全局位置最佳二者选择倾向性的相关系数进行自适应动态调整。提出一种自适应性粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)。仿真实验表明APSO具有良好的适应性,能够有效提高微粒子寻优的精度与效率,减少算法迭代优化所需时间,提高布控区域的覆盖率。
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