基于反馈策略的自适应粒子群优化算法

来源 :浙江大学学报(工学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:jfsagskalg
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为了克服常规粒子群优化(SPSO)算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点,提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化(APSO)算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快,采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数,来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析,建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系,并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明,与常规粒子群优化算法相比,该算法在多峰函数寻优时,成功率和精确度都有显著提高,且全局收敛速度快;在求解异或(XOR)分类问题时
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