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题名一种动态扩散粒子群算法
被引量：10
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作者
任小波
杨忠秀
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机构
宁波工程学院电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第1期159-161,共3页
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基金
宁波市自然科学基金资助项目(2008A610002
2009A610090)
浙江教育厅项目(Y200803228)
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文摘
针对粒子群算法搜索精度不高特别是对高维函数优化性能不佳问题,提出了一种动态扩散粒子群算法(DDPSO)。该算法通过非线性函数调节惯性权重,在粒子速度更新方式上增加一个动态随机数加强粒子的搜索能力,提高算法的性能,同时在一定条件下对粒子进行重新扩散,保证种群的多样性。实验结果表明,DDPSO算法的寻优能力明显高于基本PSO及其他一些改进的PSO算法,并且该算法性能稳定,更加适合高维复杂函数优化问题。
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关键词
粒子群算法
动态随机数
惯性权重
扩散
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Keywords
Particle Swarm Optimization （PSO）
dynamic random number
inertia weight
diffusion
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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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题名一种对粒子群算法惯性权重的改进
被引量：4
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作者
邬啸
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机构
重庆师范大学计算机与信息科学学院
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出处
《计算机时代》
2010年第10期25-27,共3页
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基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ090823)
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文摘
针对粒子群算法搜索精度不高,特别是在处理高维复杂问题时极易陷入局部最优的不足,文章提出一种动态扩散并结合交叉因子的改进粒子群优化算法(DMPSO),对惯性权重进行调整,对其取值范围做了进一步的研究,在必要的时候对整个种群的粒子进行重新扩散,并应用于粒子群算法的改进。实验结果表明,新算法的全局搜索能力、收敛速度、精度及稳定性均有了显著提高,而且能更有效地进行全局搜索。
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关键词
粒子群优化算法
惯性权重
动态随机数
交叉因子
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Keywords
PSO
inertia weight
dynamic random number
cross factor
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分类号
TP
[自动化与计算机技术]
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