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基于自适应驱散机制的粒子群优化算法
基于自适应驱散机制的粒子群优化算法
作者:
周志勇
戴亚康
游佳丽
章程
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
粒子群
自适应驱散
分阶段加速
加速收敛
摘要:
为克服粒子群优化算法(PSO)易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出了一种新型的基于自适应驱散机制的粒子群优化(ADMPSO)算法.基本的粒子群优化算法易陷入局部最优,一般的改进算法在搜索过程之中对个体最优和全局最优结果进行调整,虽然避免了粒子群陷入局部最优,但会很大程度减慢收敛速度.提出的改进算法只有在种群快要陷入局部最优时,才会对粒子群进行有效驱散,这样不仅保证了收敛速度,又不会使粒子群陷入局部最优.对维度30的12个标准测试函数进行测试的结果表明ADMPSO算法相较于经典粒子群(General PSO,GPSO)算法、综合学习粒子群优化算法(Comprehensive Learning PSO,CLPSO)算法和动态多粒子群协调搜索优化算法(Dynamic Multi-Swarm PSO with sub-regional Harmony Search,DMS-PSO-HS),可以更有效避免陷入局部最优,稳定地找到最优值,同时又能保证一定的收敛速度.ADMPSO算法不容易陷入局部最优和迭代次数更少的特点使得PSO算法更加实用化.
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篇名
基于自适应驱散机制的粒子群优化算法
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
粒子群
自适应驱散
分阶段加速
加速收敛
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
理论与研发
研究方向
页码范围
41-48,103
页数
9页
分类号
TP391.41
字数
5104字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1509-0079
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
周志勇
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
22
117
6.0
9.0
2
章程
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
35
405
13.0
19.0
11
戴亚康
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
17
66
4.0
7.0
12
游佳丽
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
1
4
1.0
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自适应驱散
分阶段加速
加速收敛
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
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
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
期刊文献
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