动态搜索空间的粒子群算法

发布时间：2017-12-05 00:26

  本文关键词：动态搜索空间的粒子群算法

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【摘要】：为进一步缓解粒子群优化算法在后期收敛速度慢、早熟等问题,提出了一种挂载式的、依赖自适应阈值和已知全局最优解的压缩搜索空间策略。在此基础上对粒子重新分配初始位置、调整速度权值来提升算法的后期探索能力。实验表明,在使用相同的权重和学习因子策略时,比之原粒子群优化算法具有较好的表现,在对量子粒子群算法进行嵌入时依然具有一定效果。该策略可以有效避免早熟问题,提升算法在后期的寻优效果,具有较好的鲁棒性。
【作者单位】： 江西理工大学信息工程学院;
【分类号】：TP18
【正文快照】： 粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法作为群智能算法的一员,自1995年由Kennedy等人[1,2]提出后便被关注与研究。在文献[3]中详细归纳了PSO算法的应用领域[4,5],其中包括生物、控制、设计、通信网络等众多行业。与其他群智能算法(如蚁群算法[6,7])一样具有早熟、

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本文编号：1252927