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摘要:
智能算法在解决函数优化问题时往往存在早期收敛和陷入局部极值等问题.本文提出一种基于收缩因子和自适应惯性权重的粒子群优化算法,对粒子群的速度更新公式进行经典的自适应惯性权重调节,同时采用收缩因子对整个速度向量进行精确压缩,使搜索出的解趋近更优的位置,提升算法的收敛性能.通过4个经典函数的仿真实验测试,结果表明本文提出的KPSO算法具有很好的搜索效果和寻优能力.
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文献信息
篇名 采用收缩因子的粒子群优化算法
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 PSO算法 收缩因子K 自适应惯性权重 函数优化
年,卷(期) 2021,(9) 所属期刊栏目 研究与探讨|Exploration
研究方向 页码范围 59-61
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16707/j.cnki.fjpc.2021.09.015
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研究主题发展历程
节点文献
PSO算法
收缩因子K
自适应惯性权重
函数优化
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
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
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