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题名基于随机加速系数的粒子群优化算法
被引量：6
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作者
黄少荣
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机构
广东司法警官职业学院信息管理系
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2010年第6期114-117,共4页
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文摘
针对粒子群算法中加速系数的取值问题,对C1和C2的各种取值策略做了充分调查分析,得到参数C1和C2对算法性能的影响规律,并提出了一种基于随机加速系数的粒子群优化算法.该算法在迭代的每一代中,加速系数取一定范围内随机产生的一组C1和C2的组合,通过非对称的、范围更大的C1和C2取值来增加算法的多样性,避免了算法早熟.在典型测试函数上进行对比实验,结果验证了新算法在优化性能和稳定性上高于传统粒子群优化算法.
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关键词
粒子群优化算法
随机加速系数
单峰函数
多峰函数
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Keywords
particle swarm optimization（PSO）
random acceleration coefficients
unimodal funtion
multimodal funtion
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种混合拓扑结构的粒子群优化算法
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作者
黄少荣
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机构
广东司法警官职业学院信息管理系
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出处
《辽宁大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第2期153-156,共4页
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基金
广东省自然科学基金项目(101754539192000000)
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文摘
为进一步提高粒子群优化算法的搜索性能,在分析不同拓扑结构对算法性能影响的基础上,针对不同拓扑结构粒子群优化算法的优缺点,提出一种混合使用全局版本和局部版本粒子群优化算法的方法,每一代粒子在速度更新时随机选择全局模型或局部模型方式进行.在典型测试函数上进行对比实验,结果验证了新算法不仅能有效地进行全局搜索,而且具有更好的收敛精度.
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关键词
粒子群优化算法
混合拓扑结构
多峰函数
单峰函数
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Keywords
particle swarm optimization（PSO）
mix topological structure
unimodal function
multimodal funtion
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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