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题名可适性群集变动的微粒算法
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作者
杨超
李宗勳
莊尧棠
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机构
重庆科技学院电气与信息工程学院
台湾中央大学电机工程学系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第A02期91-97,104,共8页
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基金
重庆科技学院第八届大学生科技创新训练计划项目(2013064)
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文摘
针对传统粒子群优化(PSO)算法通过单群优化,存在着精度较低、易陷入局部最优解等缺点,提出一种可适性群集变动的微粒算法(ADCPSO)。此算法将依据收敛公式的数值大小,判断粒子群收敛程度,从而动态地调适粒子群群集大小,以提高种群的多样性,有效地避免提早收敛等问题。通过与其他8种粒子群优化算法在CEC'2010标准函数下的仿真测试结果表明:ADCPSO算法凭借着简明算法结构,在寻优能力和算法精度上表现出明显的优势,体现出了较好的应用前景。
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关键词
粒子群优化
动态分群优化
可适性
收敛公式
cec'2010标准测试方程
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Keywords
Particle Swarm Optimization （PSO）
dynamic multi-swarm particle optimizer
adaptive
convergence formula
cec＇2010 benchmark function
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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