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一种基于相似度的新型粒子群算法
引用本文:刘建华,樊晓平,瞿志华.一种基于相似度的新型粒子群算法[J].控制与决策,2007,22(10):1155-1159.
作者姓名:刘建华  樊晓平  瞿志华
作者单位:1. 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
2. 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:2006/8/22 0:00:00
修稿时间:2006-08-22

A new particle swarm optimization algorithm based on similarity
LIU Jian-hua,FAN Xiao-ping,QU Zhi-hua.A new particle swarm optimization algorithm based on similarity[J].Control and Decision,2007,22(10):1155-1159.
Authors:LIU Jian-hua  FAN Xiao-ping  QU Zhi-hua
Affiliation:1.College of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha 410083,China; 2.College of Mathematics and Computer Science,Fujian Normal University,Fuzhou 350007,China
Abstract:
Keywords:Particle swarm optimization algorithm  Global optimality  Similarity  Collection
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