【摘 要】
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粒子群优化算法PSO已经成功地应用于解决寻优问题.标准的粒子群算法以及惯性权值线性递减粒子群算法等存在着收敛慢、容易陷入局部最优的缺陷.针对粒子群优化算法的这两个显著缺陷提出了一种新型的自适应粒子群优化算法,使用基于粒子适应度的惯性权值函数自适应调节每个粒子的惯性权值,使得粒子速度更新更有层次,更新速度更均匀。实验结果表明该算法有着较快的收敛速度以及较好的发现全局最优的能力,印证了自适应调整惯性权
【机 构】
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武汉大学计算机学院,湖北,武汉,430079 武汉大学微电子与信息技术研究院,湖北,武汉,4300
【出 处】
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2008系统仿真技术及应用学术会议
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粒子群优化算法PSO已经成功地应用于解决寻优问题.标准的粒子群算法以及惯性权值线性递减粒子群算法等存在着收敛慢、容易陷入局部最优的缺陷.针对粒子群优化算法的这两个显著缺陷提出了一种新型的自适应粒子群优化算法,使用基于粒子适应度的惯性权值函数自适应调节每个粒子的惯性权值,使得粒子速度更新更有层次,更新速度更均匀。实验结果表明该算法有着较快的收敛速度以及较好的发现全局最优的能力,印证了自适应调整惯性权值的方法能够使粒子群优化算法达到更好的效果.
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