| 基于自适应策略的改进粒子群算法 |
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| 引用本文： | 陈金辉,陈辰,董飚.基于自适应策略的改进粒子群算法[J].计算机仿真,2015,32(3):298-303. |
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| 作者姓名： | 陈金辉 陈辰 董飚 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京,210044
2. 江苏智能传感网络工程技术研究开发中心,江苏南京,210023 |
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| 基金项目： | 2012江苏省“青蓝工程”项目 |
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| 摘 要： | 粒子群算法的参数速度权重在寻优过程中具有重要的作用。如何寻找合适的速度权重是提高算法性能的关键,为解决上述问题,提出了一种基于自适应策略的改进粒子群算法。改进粒子群算法在每次种群进行迭代时,根据每个粒子的适应度值自适应地改变每个粒子的速度权重,动态调整每个种群粒子的活性,提高了算法的全局寻优能力和收敛能力。仿真结果表明,在单目标函数中,改进算法能够更快速地找到最优位置,提高了算法的寻优能力;在多目标函数中,改进算法能够更快速地收敛到问题的Pareto最优边界,提高了算法的收敛能力。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 搜索能力 局部最优 自适应策略 |
An Improved Particle Swarm Algorithm Based on Adaptive Strategy |
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| CHEN Jin-hui,CHEN Chen,DONG Biao.An Improved Particle Swarm Algorithm Based on Adaptive Strategy[J].Computer Simulation,2015,32(3):298-303. |
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| Authors: | CHEN Jin-hui CHEN Chen DONG Biao |
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| Affiliation: | CHEN Chen;CHEN Jin-hui;DONG Biao;School of Information & Control,Nanjing University of Information Science & Technology;Jiangsu Research & Development Center of Intelligent Sensor Network Engineering & Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Particle swarm optimization(PSO) Search capabilities Local optimal Adaptive strategy |
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