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题名基于Powell搜索法的简化微粒群算法
被引量：1
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作者
夏桂梅
苏长慧
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机构
太原科技大学应用科学学院
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出处
《宁夏大学学报（自然科学版）》
CAS
2015年第2期126-130,共5页
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基金
山西省自然科学基金资助项目(2014011066-2)
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文摘
利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部强搜索能力强等优点,在简化微粒群算法的基础上,结合Powell搜索法,提出一种新型简化微粒群算法—Powell-SPSO算法.改进算法将Powell搜索法融合在简化微粒群算法中,让Powell搜索法与简化微粒群算法进行交替搜索.同时微粒的迭代利用了Powell搜索法的强搜索能力,使得算法改善了简化微粒群算法因每个微粒采用相同迭代公式进行进化而造成的微粒间的弱差异性,避免了易出现早熟、搜索速度慢等缺点.仿真结果表明,与标准微粒群算法(PSO)、简化微粒群算法(SPSO)、文献[10]算法相比较,不论是对高维函数还是低维函数,改进的算法都能够有效地避免早熟问题,并能显著地提高收敛速度和收敛精度.
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关键词
微粒群算法
简化微粒群算法
POWELL搜索法
全局优化
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Keywords
particle swarm optimization
simplify particle swarm optimization
Powell search method
global optimization
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分类号
O221
[理学—运筹学与控制论]
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题名简化的分类微粒群算法及其在风电场建模中的应用
被引量：4
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作者
陈国初
杨维
张延迟
徐余法
俞金寿
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机构
上海电机学院电气学院
华东理工大学信息科学与工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期381-386,392,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(70773041)
上海市教委重点学科项目(J51901)
+1 种基金
上海市教委科研创新重点项目(09ZZ211)
闵行区-上海电机学院区校合作项目(08Q07).
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文摘
提出一种简化的分类微粒群算法.首先将微粒按适应值的差异划分成较好、普通和较差3类;然后对这3类微粒分别采用3种对应的没有速度项的简化模型进行动态制整,有效地增加了种群的多样性.通过对4种典型测试函数的仿真实验,并与经典PSO和2个目前较为流行的改进PSO进行比较,实验结果表明了所提出的改进算法具有更好的优化性能.将改进算法用于风电场风速概率模型优化的实验结果表明,与传统最小二乘法相比,该方法拟合的Weibull参数精度更高,更具实际参考价值.
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关键词
微粒群优化算法
简化微粒群优化算法
微粒分类
动态模型
Weibull模型
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Keywords
PSO
simplified PSO： particle classification
dynamic model
Weibull model
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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