| 一种改进的粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 王德强,罗琦,祁佳. 一种改进的粒子群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(9): 80-81. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.09.024 |
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| 作者姓名： | 王德强 罗琦 祁佳 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学,信息与控制学院,南京,210044;南京信息工程大学,信息与控制学院,南京,210044;南京信息工程大学,信息与控制学院,南京,210044 |
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| 摘 要： | 粒子群优化算法（PSO）是一种生物进化技术。依据粒子间的相互影响发现搜索空间中的最优解。通过分析基本PSO算法的进化方程，研究了一种具有更好收敛速度和全局收敛性的改进PSO算法。5个典型测试函数的仿真实验表明该改进算法是行之有效的。
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| 关 键 词： | 粒子群优化 惯性权重 进化计算 |
| 文章编号： | 1002-8331(2008)09-0080-02 |
| 收稿时间： | 2007-06-12 |
| 修稿时间： | 2007-06-12 |
Modified particle swarm optimization |
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| WANG De-qiang,LUO Qi,QI Jia. Modified particle swarm optimization[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(9): 80-81. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.09.024 |
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| Authors: | WANG De-qiang LUO Qi QI Jia |
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| Affiliation: | School of Information and Control，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China |
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| Abstract: | Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm is an evolutionary computation technique.It finds the optima of search spaces through the interaction of individuals in a population of particles.Based on the analysis of the evolutionary equations of the basic PSO algorithm,the paper proposes the modified PSO algorithm,which has better global optimal capability with faster evolution speed.The results of the five benchmark functions prove the model to be feasible. |
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| Keywords: | particle swarm optimization inertia weight evolutionary computation |
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