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题名引入欧椋鸟群飞行机制的改进粒子群算法
被引量：6
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作者
孙锋利
何明一
高全华
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机构
西北工业大学电子信息学院
长安大学理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第5期1666-1669,1697,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60736007)
长安大学中央高校专项科研基金资助项目(CHD2010JC133)
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文摘
传统粒子群算法存在早熟、精度低等不足,许多改进算法尽管性能略有提高,但依然存在原有弊端。生物学家对欧椋鸟群的最新研究发现:鸟群飞行机制中个体间存在拓扑相互作用,与距离远近无关。受这一研究成果启发,提出一种引入欧椋鸟飞行机制的改进粒子群算法。该算法在进化策略上引入拓扑作用和猎食动物的惊扰机制,在参数选择上提出粒子群动能的概念,在线性递减权重框架下通过粒子动能自适应更新惯性权重,拓扑作用集合采用最近邻粒子构成,将拓扑因子与惯性权重相联系,达到进化状态的平衡和自适应性。仿真实验表明,改进算法在精度、成功率和效率上具有一定的优势,尤其是对多模态优化问题。
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关键词
粒子群算法
kennedy-eberhart模型
惯性权重
拓扑作用
多模态问题
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Keywords
particle swarm algorithm（PSO）
kennedy-eberhart model
inertia weights
topological interaction
multi-modal problem
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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