| 基于高斯加权的GeesePSO改进算法 |
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| 引用本文： | 庄培显,戴声奎.基于高斯加权的GeesePSO改进算法[J].计算机科学,2013,40(Z6):87-89,124. |
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| 作者姓名： | 庄培显 戴声奎 |
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| 作者单位： | 华侨大学信息科学与工程学院 厦门361021;华侨大学信息科学与工程学院 厦门361021 |
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| 基金项目： | 本文受中央高校基本科研专项(JB-ZR1145),华侨大学高层次人才科研项目(09BS102),福建省自然科学基金项目(2012J01274)资助 |
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| 摘 要： | 为了提高粒子群算法的优化性能,通过观察和分析雁群结队飞行的智能群体现象,国内学者提出了基于雁群启示的粒子群优化算法(GeesePSO,GPSO)。该算法虽然在一定程度上提高了PSO算法的性能,但是在GPSO算法中存在着不合理的加权平均机制,即最小值寻优方面的加权缺陷。针对该问题,本文通过采用高斯加权方法对GPSO进行合理改进,提出一种基于高斯加权改进的粒子群优化算法(Gaussian-Weighted GPSO,GWGPSO)。实验结果表明:新算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性等指标上得到了提高,从而证明高斯加权方式是合理的和正确的。
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| 关 键 词： | 粒子群优化 群体智能 GeesePSO 高斯加权 |
Improved Geese Swarm Optimization Algorithm Based on Gaussian Weighted Sum |
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| ZHUANG Pei-xian and DAI Sheng-kui.Improved Geese Swarm Optimization Algorithm Based on Gaussian Weighted Sum[J].Computer Science,2013,40(Z6):87-89,124. |
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| Authors: | ZHUANG Pei-xian and DAI Sheng-kui |
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| Affiliation: | School of Information Science and Engineering,Huaqiao University,Xiamen361021,China;School of Information Science and Engineering,Huaqiao University,Xiamen361021,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Particle swarm optimization Swarm intelligence GeesePSO Gaussian-weighted |
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