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多策略粒子群优化算法
被引量：
6
1
作者
曹炬
陈钢
李艳姣
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014年第9期1716-1721,共6页
为了克服粒子群优化算法易早熟、局部搜索能力弱的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法——多策略粒子群优化算法。在群体寻优过程中,各粒子根据搜索到的最优位置的变动情况,从几种备选的策略中抉择出当代的最优搜索策略。其中,最优粒...
为了克服粒子群优化算法易早熟、局部搜索能力弱的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法——多策略粒子群优化算法。在群体寻优过程中,各粒子根据搜索到的最优位置的变动情况,从几种备选的策略中抉择出当代的最优搜索策略。其中,最优粒子有最速下降策略、矫正下降策略和随机移动策略可以选择,非最优粒子有聚集策略和扩散策略可以选择。四个典型测试函数的数值实验结果表明,新提出的算法比标准粒子群优化算法具有更强和更稳定的全局搜索能力。
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关键词
粒子群优化算法
差商最速下降法
扩散
决策
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职称材料
题名
多策略粒子群优化算法
被引量：
6
1
作者
曹炬
陈钢
李艳姣
机构
华中科技大学数学与统计学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014年第9期1716-1721,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11171122)
文摘
为了克服粒子群优化算法易早熟、局部搜索能力弱的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法——多策略粒子群优化算法。在群体寻优过程中,各粒子根据搜索到的最优位置的变动情况,从几种备选的策略中抉择出当代的最优搜索策略。其中,最优粒子有最速下降策略、矫正下降策略和随机移动策略可以选择,非最优粒子有聚集策略和扩散策略可以选择。四个典型测试函数的数值实验结果表明,新提出的算法比标准粒子群优化算法具有更强和更稳定的全局搜索能力。
关键词
粒子群优化算法
差商最速下降法
扩散
决策
Keywords
particle swarm optimization algorithm
the steepest descent method using difference quo-tient
diffusion
decision making
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
多策略粒子群优化算法
曹炬
陈钢
李艳姣
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014
6
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