【摘 要】
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为提高粒子群优化求解性能,提出了一种动态分群带熵权的粒子群优化求解方法。该方法采用k的均值聚类获得子群总数,在子群粗搜索过程中充分利用其他粒子的熵信息,采用子群及其
【机 构】
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信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室;信阳师范学院计算机与信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402393);河南省重点研发与推广专项资助项目(182102210537);河南省教师教育课程改革研究资助项目(2017-JSJYZD-022);河南省高等教育教学改革资助项目(2017SJGLX389);河南科技智库调研资助项目(HNKJZK-2018-33)
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为提高粒子群优化求解性能,提出了一种动态分群带熵权的粒子群优化求解方法。该方法采用k的均值聚类获得子群总数,在子群粗搜索过程中充分利用其他粒子的熵信息,采用子群及其他子群搜索的最优解信息构建熵权以调整惯性权重ω,利用自身群粒子经过m次迭代时的优化信息构建熵权以调整本群的全局最优值。在子群精搜索过程中,利用各子群获得的最优解信息作为新群的初始设置,利用其他粒子的迭代信息构建熵权来调整全局最优值。采用传统的粒子群优化算法、其他文献中的方法以及新提出的方法分别对4个经典的测试函数进行对比实验,从获得解的最优值、平均值、标准差以及平均迭代数作对比,从而验证了该方法具有求解精度高以及优化求解迭代次数少等优点。
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