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| 一种基于均值的云自适应粒子群算法 | |
| 作者姓名： | 刘洪霞 周永权 |
| 作者单位： | 广西民族大学数学与计算机科学学院,广西,南宁,530006 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目,广西自然科学基金资助项目 |
| 摘 要： | 本文基于云理论把粒子群分为三个种群,用云方法修改粒子群算法中惯性权重,同时修改速度更新公式中"认知部分"和"社会部分",引入"均值"的概念,提出了一种基于均值的云自适应粒子群算法。该方法的最大优点是克服了粒子群算法在迭代后期,当一些粒子的个体极值对应的适应度值与全局极值对应的适应度值相差明显时,不能收敛到最优解的缺点。数值实验结果表明,该算法经过较少的迭代次数,就能找到最优解,且平均运算时间减少,降低了算法的平均时间代价。 |
| 关 键 词： | 粒子群优化 均值 云理论 自适应惯性权重调整 |
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