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为提高PSO算法的搜索能力,提出一种协同粒子群算法CPSO-ADS。引入种群分布熵及群落差异度评价,用以有效初始化群落。给出趋向向量修正粒子的位置向量,提高算法收敛速度。运用占优子空间概念,通过评价子空间搜索价值确定种群的迁移方向。实验结果表明,该算法搜索性能稳定,能以大概率收敛到全局最优。
具有趋向向量及迁移特征的协同PSO算法
【摘 要】
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为提高PSO算法的搜索能力,提出一种协同粒子群算法CPSO-ADS。引入种群分布熵及群落差异度评价,用以有效初始化群落。给出趋向向量修正粒子的位置向量,提高算法收敛速度。运用
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年21期
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