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摘要:
针对粒子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷,从系统的认知分析过程和角度出发,提出一种基于诺兰模型(NM)思想的改进PSO算法.该算法在Tent混沌映射选择的参数的基础上,结合NM信息融合和协调的思想,在速度更新过程中增加均衡项,并设计粒子群的欧氏距离指数以防止早熟,从而实现对粒子的自动调整、保证多样性和提高算法的全局搜索能力.最后,运用典型函数对所提出算法进行测试,并与最新相关算法进行比较,结果表明,所提出算法在全局搜索能力、效率和稳定性方面均具有明显的优势.
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文献信息
篇名 基于诺兰模型思想的改进混沌粒子群优化算法及评价
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 粒子群优化 群智能 混沌 诺兰模型
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 2121-2128
页数 8页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.13195/j.kzyjc.2014.1554
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 胡跃明 华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心 147 1905 22.0 37.0
2 张梅 华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心 32 171 8.0 11.0
3 戴婉仪 华南理工大学自动化科学与工程学院 4 16 3.0 4.0
4 吴凯华 华南理工大学自动化科学与工程学院 2 9 2.0 2.0
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