【摘 要】
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提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系;考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整方法。通过三个典型的多峰函数,将提出的算法(AS-PSO)与标准粒子群优化算法(SPSO)和基于Sigmoid函数的粒子群优化算法(S-PSO)进行了仿真分析比较,结
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉理工大学理学院,中国北方自动控制技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60975050）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2010-la-044）
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提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系;考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整方法。通过三个典型的多峰函数,将提出的算法(AS-PSO)与标准粒子群优化算法(SPSO)和基于Sigmoid函数的粒子群优化算法(S-PSO)进行了仿真分析比较,结果表明,AS-PSO算法相比其他两种算法,全局寻优能力更强,在一定程度上解决了收敛性能与全局寻优能力之间
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