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基于混沌的聚类粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对函数优化问题,提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并与粒子群优化算法产生的粒子位置进行比较,选择好的粒子位置。同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。最后将算法应用到5个典型的函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较分析。数值结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。 相似文献
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宁必锋 《吉林化工学院学报》2013,(5):114-116
针对解决实际工程问题中,传统方法求解非线性方程组时对于初始值依赖性大的缺点,提出了改进的粒子群优化算法(pso),用混沌初始化替代随机初始化,使用谱系聚类法来避免早熟现象发生,根据聚类结果对粒子的速度进行更新,并应用于求解非线性方程组中,数据结果表明该方法提高了解的精确度,算法稳定性好. 相似文献
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针对函数优化问题,提出了一种基于重心法的粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并通过重心法和分类方式更新粒子的速度。最后将算法应用到函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较。数值结果表明,提高了算法局域搜索能力,全局最优解的精度。 相似文献
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针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。 相似文献
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