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基于模糊控制器的粒子群优化算法 被引量：1
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作者 田东平 赵天绪 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第24期5335-5338,共4页
提出了一种2输入和2输出的模糊粒子群优化算法。将群体适应度方差和极值差均值作为模糊控制器的两个输入参量,分别用来度量群体在搜索空间分布的离散程度和群体中个体的多样性,从而自适应地控制PSO算法在进化过程中的惯性权重和扩展项... 提出了一种2输入和2输出的模糊粒子群优化算法。将群体适应度方差和极值差均值作为模糊控制器的两个输入参量,分别用来度量群体在搜索空间分布的离散程度和群体中个体的多样性,从而自适应地控制PSO算法在进化过程中的惯性权重和扩展项的学习因子。测试函数仿真结果表明,该算法很好地平衡了"开发"与"探测",取得了比文献中已有的模糊粒子群算法更好的优化性能。 展开更多
关键词 模糊粒子群优化 模糊控制器 方差 极值差均值 惯性权重 学习因子
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