| 基于云变异的云自适应粒子群算法 |
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| 引用本文： | 徐红洋,田雨波,黄太安.基于云变异的云自适应粒子群算法[J].计算机仿真,2012,29(11):251-255. |
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| 作者姓名： | 徐红洋 田雨波 黄太安 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212003 |
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| 基金项目： | 船舶工业国防科技预研项目 |
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| 摘 要： | 研究云粒子群优化算法问题,为了克服云粒子群优化算法易过早收敛的缺点和提高优化多峰函数的性能。提出了一种云变异的云自适应粒子群优化新算法,结合全局最优值和粒子适应度的比值体现出粒子优差的特点,利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重,并且对粒子位置进行了基于云模型的变异操作,合理的对粒子群各参数进行设置,典型测试函数仿真结果表明,改进优化算法能有效找出全局最优解,提高了收敛精度和收敛速度,且适宜于多峰值问题寻优,是一种可行而有效的优化方法。
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| 关 键 词： | 粒子群优化 云模型 变异 |
Cloud Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Cloud Variation |
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| XU Hong-yang
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TIAN Yu-bo
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HUANG Tai-an.Cloud Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Cloud Variation[J].Computer Simulation,2012,29(11):251-255. |
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| Authors: | XU Hong-yang TIAN Yu-bo HUANG Tai-an |
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| Affiliation: | ( School of Electronics and Information,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang Jiangsu 212003,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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