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题名基于粒子能量的自适应粒子群优化算法
被引量：4
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作者
郭京蕾
吴志健
姜大志
罗芳
高冲
汤铭端
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机构
武汉大学软件工程国家重点实验室
华中师范大学计算机科学系.武汉
航天科工集团第二研究院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第15期4664-4667,4671,共5页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973)(2007CB310801)
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文摘
群优化是一种随机的群体搜索策略。针对粒子群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出了根据粒子的能量自适应调整参数的改进算法。该算法基于动力学和热力学的理论,计算每个粒子的能量值,并将优化过程中的群体视为热力学的某一状态,通过退火温度和粒子的能量动态调整算法中的惯性参数,达到对"惰性"粒子的原速度方向给予较大的牵引力的目的。优化过程中,随着系统温度的降低,惯性参数逐渐减小,有利于问题的收敛。算法中采用了带极值扰动策略,加速粒子跳出局部最优的能力。数值实验结果表明,该算法具有收敛精度高和收敛速度快的特点,可快速有效的求解约束和非约束优化问题。
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关键词
粒子群优化
能量
退火温度
惯性参数
极值扰动
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Keywords
particle
energy
temperature
inertia weight
disturbed extremum
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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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