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题名基于健康度的自适应过滤粒子群算法
被引量：7
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作者
袁罗
葛洪伟
姜道银
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机构
轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学)
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018年第2期332-340,共9页
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基金
江苏省高校研究生科研创新计划No.KYLX15_1169
江苏高校优势学科建设工程资助项目~~
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文摘
针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了基于健康度的自适应过滤粒子群算法。首先,通过对粒子健康度的动态检测,区分粒子状态,处理并标记异常粒子,自适应过滤懒惰粒子位置,避免算法陷入局部最优;其次,利用引导因子更新全局最差粒子值,过滤异常粒子数,避免无效搜索,加快算法收敛速度。通过对11个标准函数进行仿真实验,并与标准粒子群和其他改进算法进行对比,结果表明,基于健康度的自适应过滤粒子群算法寻优精度高,收敛速度快。
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关键词
粒子群算法
健康度
自适应过滤
懒惰粒子
引导因子
收敛速度
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Keywords
particle swarm optimization
health degree
adaptive filter
lazy particle
guidance factor
convergence speed
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于改进粒子群优化的快速目标定位
被引量：1
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作者
敖佳
陈蔓
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机构
中国电子科技网络信息安全有限公司
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出处
《通信技术》
2020年第12期2936-2941,共6页
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基金
四川省重大科技专项课题“空间信息网络综合安全态势平台”(No.2018GZDZX0006)。
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文摘
为在满足目标搜索实时性要求的同时,提升目标定位的准确性,提出一种基于改进粒子群优化的快速目标定位算法。该算法采用划分区域的方式对粒子的位置进行初始化,一定程度上提升了算法的收敛速度和稳定性。此外,引入“猎物-捕食者”机制,删除速度较低的“懒惰”粒子,进一步提升了算法的有效性。算法应用于随机选取的4组实验数据,结果表明其在收敛速度、稳定性和计算时间方面均有明显提升。
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关键词
目标定位
粒子群优化
“猎物-捕食者”机制
“懒惰”粒子
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Keywords
object localization
particle swarm optimization
“pre-predator”mechanism
“lazy”particle
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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