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摘要:
针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDWPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWAPSO),在该算法中引入亲和力的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为亲和力的函数在。每次迭代时算法可根据当前粒子群亲和力的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。对六个典型函数的测试结果表明,DCWAPSO算法的收敛速度明显优于LDWPSO算法,收敛精度也有所提高。
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文献信息
篇名 基于亲和力的动态自适应粒子群算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 粒子群优化 惯性权重 亲和力 自适应
年,卷(期) 2008,(11X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1489-1491
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高超 同济大学软件学院 8 39 3.0 6.0
2 蔡晓楠 同济大学软件学院 2 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
惯性权重
亲和力
自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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