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多策略并行学习的异构粒子群优化算法
被引量：
1
1
作者
王芸
孙辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第11期3238-3242,共5页
针对标准粒子群优化(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出了一种多策略并行学习的异构PSO算法(MHPSO)。该算法首先从种群多样性和跳出局部极值的角度提出了两种新学习策略(局部扰动学习策略和高斯子空间学习策略),并...
针对标准粒子群优化(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出了一种多策略并行学习的异构PSO算法(MHPSO)。该算法首先从种群多样性和跳出局部极值的角度提出了两种新学习策略(局部扰动学习策略和高斯子空间学习策略),并将这两种策略与MBB-PSO策略融合组成高效稳定的策略池。其次提出了一种简单有效的策略更换机制,指导粒子迭代寻优中何时更换学习策略。基准测试函数的实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解精度和收敛速度上得到极大的提高。与一些改进PSO算法(如自适应的粒子群优化(APSO)算法等)相比,所提算法具有更优良的寻优性能。
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关键词
粒子群优化算法
局部扰动学习策略
高斯子空间
学习策略
策略
池
策略
更换
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职称材料
题名
多策略并行学习的异构粒子群优化算法
被引量：
1
1
作者
王芸
孙辉
机构
南昌工程学院信息工程学院
南昌工程学院协同感知与先进计算技术研究所
江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第11期3238-3242,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261039
61305150)
+4 种基金
教育部人文社科青年基金交叉项目(13YJCZH174)
江西省教育厅落地计划项目(KJLD13096)
江西省科技厅自然科学基金资助项目(20122BAB201043
20151BAB207067
20151BAB207032)
文摘
针对标准粒子群优化(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出了一种多策略并行学习的异构PSO算法(MHPSO)。该算法首先从种群多样性和跳出局部极值的角度提出了两种新学习策略(局部扰动学习策略和高斯子空间学习策略),并将这两种策略与MBB-PSO策略融合组成高效稳定的策略池。其次提出了一种简单有效的策略更换机制,指导粒子迭代寻优中何时更换学习策略。基准测试函数的实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解精度和收敛速度上得到极大的提高。与一些改进PSO算法(如自适应的粒子群优化(APSO)算法等)相比,所提算法具有更优良的寻优性能。
关键词
粒子群优化算法
局部扰动学习策略
高斯子空间
学习策略
策略
池
策略
更换
Keywords
Particle Swarm Optimization （PSO） algorithm
local disturbance learning strategy
gaussian subspace learning strategy
strategy pool
strategy change
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多策略并行学习的异构粒子群优化算法
王芸
孙辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
1
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