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基于Boltzmann学习策略的粒子群算法
被引量：
4
1
作者
艾解清
高济
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期402-407,共6页
针对粒子群算法过早收敛导致容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于Boltzmann学习策略的粒子群算法(BLSPSO)。借鉴模拟退火算法的思想,在标准粒子群算法中引入Boltzmann学习策略。在BLSPSO前期粒子能够学习不同的极值点,适当保持粒子...
针对粒子群算法过早收敛导致容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于Boltzmann学习策略的粒子群算法(BLSPSO)。借鉴模拟退火算法的思想,在标准粒子群算法中引入Boltzmann学习策略。在BLSPSO前期粒子能够学习不同的极值点,适当保持粒子个体多样性,提高算法全局寻优能力。在BLSPSO后期粒子更倾向于学习全局最优粒子,提高收敛速度,保证算法的稳定性。仿真结果表明,所提出的算法具有寻优能力强、搜索精度高等优点,可有效避免标准PSO算法的早熟收敛。该算法在求解多极值问题上与其他PSO算法相比有较好表现。
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关键词
粒子群算法
boltzmann
学习策略
模拟退火
全局寻优
多极值问题
下载PDF
职称材料
题名
基于Boltzmann学习策略的粒子群算法
被引量：
4
1
作者
艾解清
高济
机构
广东电网公司信息中心
广东电网公司信息化评测实验室
浙江大学人工智能所
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期402-407,共6页
文摘
针对粒子群算法过早收敛导致容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于Boltzmann学习策略的粒子群算法(BLSPSO)。借鉴模拟退火算法的思想,在标准粒子群算法中引入Boltzmann学习策略。在BLSPSO前期粒子能够学习不同的极值点,适当保持粒子个体多样性,提高算法全局寻优能力。在BLSPSO后期粒子更倾向于学习全局最优粒子,提高收敛速度,保证算法的稳定性。仿真结果表明,所提出的算法具有寻优能力强、搜索精度高等优点,可有效避免标准PSO算法的早熟收敛。该算法在求解多极值问题上与其他PSO算法相比有较好表现。
关键词
粒子群算法
boltzmann
学习策略
模拟退火
全局寻优
多极值问题
Keywords
partial
swarm
optimization
boltzmann
learning
strategy
simulated
annealing
global
optimization
multimodal
problems
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Boltzmann学习策略的粒子群算法
艾解清
高济
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
4
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