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基于滑动平均极值的粒子群优化算法
被引量：
3
1
作者
郑明
蔚承建
王大将
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第14期3386-3388,共3页
针对标准粒子群优化算法(SPSO)易陷入局部最优,进化后期收敛速度慢的缺点,提出一种基于滑动平均极值的粒子群优化算法(MWAPSO)。改进了标准粒子群算法中的速度更新方程,使得粒子在进化过程中追随个体极值、全局极值和滑动平均极值。将...
针对标准粒子群优化算法(SPSO)易陷入局部最优,进化后期收敛速度慢的缺点,提出一种基于滑动平均极值的粒子群优化算法(MWAPSO)。改进了标准粒子群算法中的速度更新方程,使得粒子在进化过程中追随个体极值、全局极值和滑动平均极值。将该算法应用于4个典型的测试函数,实验结果表明,与标准粒子群算法相比,该算法在运行初期具有更强的探索能力,能够有效地避免粒子群体陷入早熟收敛。有更好的收敛性和更快的收敛速度。
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关键词
粒子群优化算法
滑动
平均
法
滑动
平均
极值
收敛
率
平均收敛代数
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职称材料
题名
基于滑动平均极值的粒子群优化算法
被引量：
3
1
作者
郑明
蔚承建
王大将
机构
南京工业大学信息科学与工程学院
南京陆军指挥学院作战实验中心
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第14期3386-3388,共3页
文摘
针对标准粒子群优化算法(SPSO)易陷入局部最优,进化后期收敛速度慢的缺点,提出一种基于滑动平均极值的粒子群优化算法(MWAPSO)。改进了标准粒子群算法中的速度更新方程,使得粒子在进化过程中追随个体极值、全局极值和滑动平均极值。将该算法应用于4个典型的测试函数,实验结果表明,与标准粒子群算法相比,该算法在运行初期具有更强的探索能力,能够有效地避免粒子群体陷入早熟收敛。有更好的收敛性和更快的收敛速度。
关键词
粒子群优化算法
滑动
平均
法
滑动
平均
极值
收敛
率
平均收敛代数
Keywords
particle swarm optimization algorithm
moving-weighted-average method
moving-weighted-average best position
rate of convergence
mean convergence generations
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于滑动平均极值的粒子群优化算法
郑明
蔚承建
王大将
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
3
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