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| 一种基于相似度的新型粒子群算法 | |
| 作者姓名： | 刘建华 樊晓平 瞿志华 |
| 作者单位： | 中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083;福建师范大学,数学与计算机科学学院,福州,350007;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083 |
| 摘 要： | 分析了基本粒子群算法（PSO）全局搜索能力与收敛速度的矛盾,提出了粒子群相似度的概念.根据每个粒子与全局最优粒子的不同相似度,对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整.同时提出一种根据相似度计算聚集度的方法,并根据聚集度的大小随机地对粒子重新赋值,控制粒子群的多样性,提高了全局搜索能力.典型优化问题的实例仿真验证了该算法的有效性. |
| 关 键 词： | 粒子群算法 全局最优性 相似度 聚集度 |
| 文章编号： | 1001-0920（2007）10-1155-05 |
| 收稿时间： | 2006-08-22 |
| 修稿时间： | 2006-08-22 |
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