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基于自适应认知域的粒子群性能改进方法
被引量：
5
1
作者
刘暾东
陈得宝
+1 位作者
李素文
王颖
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期726-730,共5页
为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,...
为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.
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关键词
粒子
群
优化(PSO)
线性
下降
权重
粒子
群
(
ldwpso
)
认知域
阶梯形
群
体
粒子
群
算法(LPSO)
原文传递
题名
基于自适应认知域的粒子群性能改进方法
被引量：
5
1
作者
刘暾东
陈得宝
李素文
王颖
机构
厦门大学自动化系
淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期726-730,共5页
基金
教育部科学技术研究重点项目(No.209057)
安徽省自然科学基金项目(No.090412070)
+1 种基金
高等学校省级优秀青年人才基金项目(No.2009SQRZ088ZD)
高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2009B062)资助
文摘
为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.
关键词
粒子
群
优化(PSO)
线性
下降
权重
粒子
群
(
ldwpso
)
认知域
阶梯形
群
体
粒子
群
算法(LPSO)
Keywords
Particle Swarm Optimization （PSO）, Linear Decreasing Inertia Weight PSO （
ldwpso
）, Cognitive Domain, Ladder PSO （LPSO）
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应认知域的粒子群性能改进方法
刘暾东
陈得宝
李素文
王颖
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009
5
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