一种改进的自适应粒子群算法

发布时间：2017-11-15 19:07

  本文关键词：一种改进的自适应粒子群算法

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【摘要】：针对标准粒子群优化算法早熟收敛、易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出了一种改进的自适应粒子群算法.该算法在每次进化后自适应地更新每个粒子的惯性权重和学习因子,并对粒子进行排序,实现了自适应调整局部搜索和全局搜索的功能.与标准粒子群算法在6个标准测试函数上的实验进行比较并进行了t检验分析.结果表明,该算法具有很好的性能.
【作者单位】： 北方民族大学数学与信息科学学院;北方民族大学信息与系统科学研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61561001)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 粒子群算法[1—3]是1995年由Kenndy和Eber-hart首次提出来的一种并行的全局优化算法.它是受自然界中鱼群、鸟群的群觅食行为启发提出的进化计算技术.尽管它与别的进化计算技术[4—6]有很多类似之处,但标准的粒子群优化算法并没有用到进化算子,如交叉、变异等.在粒子群算法中,

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本文编号：1190843