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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。
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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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职称材料
题名
基于邻域速度模仿策略的粒子群算法
被引量:
4
1
作者
邓浩
李均利
胡凯
机构
四川师范大学计算机科学学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第10期2803-2811,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62002249)。
文摘
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。
关键词
粒子群算法
邻域速度模仿
质心变异
自适应
适应值
Keywords
particle swarm optimization
imitate neighborhood velocity
centroid mutation
adaptive
fitness value
分类号
TP301 [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
基于邻域速度模仿策略的粒子群算法
邓浩
李均利
胡凯
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
4
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