| 一种自适应惯性权重的粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 郭长友. 一种自适应惯性权重的粒子群优化算法[J]. 计算机应用与软件, 2011, 28(6) |
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| 作者姓名： | 郭长友 |
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| 作者单位： | 德州学院计算机系,山东德州,253023 |
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| 摘 要： | 为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO(Particle Swarm Optimization)算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率.
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| 关 键 词： | 粒子群算法 自适应惯性权重 种群规模 搜索空间维度 粒子适应度 动态管理种群 |
A PARTICLE SWARM OPTIMISATION WITH ADAPTIVE INERTIA WEIGHT |
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| Guo Changyou. A PARTICLE SWARM OPTIMISATION WITH ADAPTIVE INERTIA WEIGHT[J]. Computer Applications and Software, 2011, 28(6) |
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| Authors: | Guo Changyou |
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| Keywords: | |
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