| 一种新的改进粒子群优化方法 |
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| 引用本文： | 刘怀亮,高鹰,许若宁,苏瑞娟.一种新的改进粒子群优化方法[J].计算机工程与应用,2010,46(12):38-41. |
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| 作者姓名： | 刘怀亮 高鹰 许若宁 苏瑞娟 |
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| 作者单位： | 1. 广州大学,计算机科学与教育软件学院,广州510006
2. 广州大学,数学与信息科学学院,广州,510006 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金No.8451009101001040~~ |
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| 摘 要： | 为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题，提出了两种新方法并行修改粒子群优化算法惯性权重：对好于或等于整体适应度平均值的粒子，用动态非线性方程调整惯性权重，在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛；对比平均值差的粒子，用动态Logistic混沌映射公式调整惯性权重，在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优，动态寻找全局最优值。两种方法前后相辅相成、动态协调，使两个动态种群相互协作、协同进化。实验结果证实：该算法在不同情况下都超越了同类著名改进算法。
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 惯性权重 动态非线性方程 动态Logistic混沌映射公式 |
| 收稿时间： | 2009-3-31 |
| 修稿时间： | 2009-5-18
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New improved particle swarm optimizer |
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| LIU Huai-liang,GAO Ying,XU Ruo-ning,SU Rui-juan.New improved particle swarm optimizer[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(12):38-41. |
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| Authors: | LIU Huai-liang GAO Ying XU Ruo-ning SU Rui-juan |
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| Affiliation: | 1.Faculty of Computer Science and Educational Software,Guangzhou University,Guangzhou 510006,China 2.Faculty of Mathematics and Information Science,Guangzhou University,Guangzhou 510006,China) |
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| Abstract: | To solve the local-optima convergence problem of particle swarm optimization,two new methods are introduced to modify the Particle Swarm Optimization inertia weight in parallel:When particles'fitness values are better than or equal to the average,the introduced dynamic nonlinear equations are employed to modify the inertia weight,which can make particles retain favorable conditions and converge to the global optima continually;on the contrary,when fitness values are worse than the average,the dynamic Logist... |
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| Keywords: | Particle Swarm Optimization（PSO） inertia weight dynamic nonlinear equations dynamic Logistic chaotic map |
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