| 混合粒子交互微粒群算法 |
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| 引用本文： | 姚成玉,王斌,陈东宁,张瑞星.混合粒子交互微粒群算法[J].机械工程学报,2015(6). |
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| 作者姓名： | 姚成玉 王斌 陈东宁 张瑞星 |
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| 作者单位： | 1. 燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室秦皇岛 066004
2. 燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室秦皇岛 066004; 先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室 燕山大学 秦皇岛 066004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，河北省自然科学基金，河北省教育厅资助科研 |
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| 摘 要： | 针对现有微粒群算法仅考虑单一一种引斥力规则使得其搜索能力存在的不足,考虑在不同搜索阶段采用不同的引斥力规则,提出搜索后期引力增强型混合引斥力微粒群算法(LAPSO算法)。利用拟态物理学中的引斥力规则使粒子保持多样性,提高算法的全局搜索能力;当进入到具有全局最优解的区域时,增强引力作用、减少斥力作用,利用比自身适应度好的粒子和全局最优解粒子的引力作用,提高算法的局部搜索能力。为进一步提高LAPSO算法的优化性能,将其与混合全连接型-环形拓扑结合,提出混合粒子交互微粒群算法(HIPSO算法)。通过6个Benchmark函数进行测试,结果表明,与现有的扩展-微粒群、微-微粒群、中值导向-微粒群等算法相比,所提的LAPSO算法、HIPSO算法具有较好的种群多样性,具有更好的寻优精度、收敛率和最优解搜索能力。结合文献7]中的柔性流水车间调度离散优化实例和文献20]中的超声振动加工工艺参数连续优化实例,验证了HIPSO算法的最优解搜索能力。
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| 关 键 词： | 微粒群算法 引斥力 LAPSO算法 混合粒子交互 HIPSO算法 |
Hybrid-particle Interaction Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| YAO Chengyu,WANG Bin,CHEN Dongning,ZHANG Ruixing.Hybrid-particle Interaction Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2015(6). |
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| Authors: | YAO Chengyu WANG Bin CHEN Dongning ZHANG Ruixing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization algorithm attraction and repulsion LAPSO algorithm hybrid-particle interaction HIPSO algorithm |
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