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惯性权重粒子群算法模型收敛性分析及参数选择
被引量：
33
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作者
孙湘
周大为
张希望
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第18期4068-4071,共4页
为提高粒子群算法的收敛性,基于动力系统的稳定性理论分析了带有惯性权重的粒子群算法模型的收敛性,提出了在算法模型收敛条件下惯性权重w和加速系数c的参数约束关系。使用4个测试函数对具有所提参数约束关系的惯性权重粒子群算法模型...
为提高粒子群算法的收敛性,基于动力系统的稳定性理论分析了带有惯性权重的粒子群算法模型的收敛性,提出了在算法模型收敛条件下惯性权重w和加速系数c的参数约束关系。使用4个测试函数对具有所提参数约束关系的惯性权重粒子群算法模型和典型参数取值惯性权重粒子群算法模型进行了对比仿真研究,实验结果表明,具有提出的参数约束关系的惯性权重粒子群算法模型在收敛性方面具有显著优越性。
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关键词
粒子群算法
动力系统稳定性理论
惯性权重
加速系数
收敛性
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职称材料
题名
惯性权重粒子群算法模型收敛性分析及参数选择
被引量：
33
1
作者
孙湘
周大为
张希望
机构
江苏大学附属医院信息科
江苏大学汽车与交通工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第18期4068-4071,共4页
基金
江苏高校自然科学基金项目(08KJD510011)
文摘
为提高粒子群算法的收敛性,基于动力系统的稳定性理论分析了带有惯性权重的粒子群算法模型的收敛性,提出了在算法模型收敛条件下惯性权重w和加速系数c的参数约束关系。使用4个测试函数对具有所提参数约束关系的惯性权重粒子群算法模型和典型参数取值惯性权重粒子群算法模型进行了对比仿真研究,实验结果表明,具有提出的参数约束关系的惯性权重粒子群算法模型在收敛性方面具有显著优越性。
关键词
粒子群算法
动力系统稳定性理论
惯性权重
加速系数
收敛性
Keywords
PSO
stability theorem of dynamic system
inertia weight
acceleration coefficient
convergence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
惯性权重粒子群算法模型收敛性分析及参数选择
孙湘
周大为
张希望
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
33
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