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摘要:
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO).该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小,采用(0,1)随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对w进行自适应取值来更新粒子的速度和位移,最终实现算法求解全局最优的目标.最后运用六个高维单模态和多模态Benchmark测试函数对该算法进行仿真,并与PSO,2PSO,KPSO算法进行对比.对比结果表明,该算法在求解全局最优解时,效果明显优于其他粒子群算法,在精确性和寻优效率上较其他算法表现尤为突出.
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文献信息
篇名 基于CAS理论的改进PSO算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 复杂适应系统(CAS)理论 双重自适应粒子群优化(DAPSO)算法 Logisitic方程 非线性动态调整策略 (0,1)随机均匀分布
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 理论与研发
研究方向 页码范围 57-63
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 5844字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0018
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 刘举胜 上海理工大学管理学院 21 157 6.0 12.0
2 李鹏飞 上海理工大学管理学院 7 29 3.0 5.0
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复杂适应系统(CAS)理论
双重自适应粒子群优化(DAPSO)算法
Logisitic方程
非线性动态调整策略
(0,1)随机均匀分布
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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