| 自适应双群微粒群优化算法 |
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| 引用本文： | 潘章明.自适应双群微粒群优化算法[J].计算机应用与软件,2010,27(7):239-241,273. |
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| 作者姓名： | 潘章明 |
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| 作者单位： | 广东金融学院计算机科学与技术系,广东,广州,510521 |
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| 摘 要： | 针对微粒群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization Algorithm）容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种自适应双群微粒群优化算法（ATS-PSO）。该算法将种群分成两个子群,分别采用全局版本和局部版本两种不同的搜索策略,共同更新种群的历史最优解,并且在算法迭代期间根据群体适应值方差自适应调整两个子群的规模和结构。为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试。结果表明,新算法的全局收敛能力有了明显改善,而且能有效缓解早熟收敛问题。
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| 关 键 词： | 微粒群优化 自适应 子群 熟收敛 |
ADAPTIVE TWIN SWARMS BASED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION |
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| Pan Zhangming.ADAPTIVE TWIN SWARMS BASED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION[J].Computer Applications and Software,2010,27(7):239-241,273. |
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| Authors: | Pan Zhangming |
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