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基于邻域速度模仿策略的粒子群算法 被引量:4
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作者 邓浩 李均利 胡凯 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第10期2803-2811,共9页
为提高粒子群算法跳出局部极值的能力,加快收敛速度,提出基于邻域速度模仿策略的粒子群算法(imitate neighborhood velocity PSO,INVPSO)。通过模仿邻域最优粒子的速度实现粒子群的自适应调整,在前期扩展粒子的探索范围,在后期加速粒子... 为提高粒子群算法跳出局部极值的能力,加快收敛速度,提出基于邻域速度模仿策略的粒子群算法(imitate neighborhood velocity PSO,INVPSO)。通过模仿邻域最优粒子的速度实现粒子群的自适应调整,在前期扩展粒子的探索范围,在后期加速粒子的收敛;采用质心变异增强粒子跳出局部极值的能力。在13个标准测试函数上的实验结果表明,INVPSO对于邻域大小不敏感,具有较强的鲁棒性、较好的收敛性能和收敛精度,其在多峰函数上具有更好的收敛性能。 展开更多
关键词 粒子群算法 邻域速度模仿 质心变异 自适应 适应值
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