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L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法
1
作者
江善和
纪志成
沈艳霞
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期235-242,共8页
为弥补已有算法中单一群体多样性监测方法和早熟停滞的不足,提出L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法。利用L范式概念给出位置、速度和自我认知3种群体多样性测度方法,将多测度群体多样性作为粒子群自组织系统的反馈信息,动态调整算法...
为弥补已有算法中单一群体多样性监测方法和早熟停滞的不足,提出L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法。利用L范式概念给出位置、速度和自我认知3种群体多样性测度方法,将多测度群体多样性作为粒子群自组织系统的反馈信息,动态调整算法的惯性权值和加速系数,从而实现群体粒子的聚集和发散。基于基准测试函数,给出3种群体多样性的变化特征,比较不同范式不同控制策略下算法的性能。实验结果表明该算法具有更强的全局搜索能力和更高的优化精度。
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关键词
早熟停滞
L范式
多测度群体多样性
自组织
粒子群优化
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题名
L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法
1
作者
江善和
纪志成
沈艳霞
机构
江南大学电气自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室
安庆师范学院物理与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期235-242,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174032)
安徽省高校自然科学基金资助项目(KJ2011Z232)
文摘
为弥补已有算法中单一群体多样性监测方法和早熟停滞的不足,提出L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法。利用L范式概念给出位置、速度和自我认知3种群体多样性测度方法,将多测度群体多样性作为粒子群自组织系统的反馈信息,动态调整算法的惯性权值和加速系数,从而实现群体粒子的聚集和发散。基于基准测试函数,给出3种群体多样性的变化特征,比较不同范式不同控制策略下算法的性能。实验结果表明该算法具有更强的全局搜索能力和更高的优化精度。
关键词
早熟停滞
L范式
多测度群体多样性
自组织
粒子群优化
Keywords
premature stagnation
L norm
multi-measures population diversity
self-organized
Particle Swarm Optimization(PSO)
分类号
TP391.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
L范式多测度群体多样性反馈的PSO算法
江善和
纪志成
沈艳霞
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
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