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自适应扩展的简化粒子群优化算法
自适应扩展的简化粒子群优化算法
来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaofengwuxuan123
【摘 要】
:
针对基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的问题,提出了一种自适应扩展的简化粒子群优化算法。该算法采用去除速度项的简化算法结构,并用所有粒子个体极值的平均值代替每个粒
【作 者】
:
赵志刚
张振文
张福刚
【机 构】
:
广西大学计算机与电子信息学院
【出 处】
:
计算机工程与应用
【发表日期】
:
2011年18期
【关键词】
:
粒子群优化算法
局部最优
个体极值
加速系数
Particle Swarm Optimization(PSO)
local minima
personal
【基金项目】
:
国家自然科学基金(No.61063031), 广西教育厅科研项目(桂教科研200626)
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针对基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的问题,提出了一种自适应扩展的简化粒子群优化算法。该算法采用去除速度项的简化算法结构,并用所有粒子个体极值的平均值代替每个粒子的个体极值,自适应动态调整加速系数。实验结果表明,算法能够有效避免早熟收敛问题,其全局收敛性能显著提高,收敛速度更快。
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