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改进的云自适应粒子群优化算法
被引量：
10
1
作者
张艳琼
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3250-3252,共3页
为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法（CPSO）。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算...
为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法（CPSO）。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。
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关键词
粒子群优化
自适应参数调整
云模型
全局最优性
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职称材料
题名
改进的云自适应粒子群优化算法
被引量：
10
1
作者
张艳琼
机构
南京特殊教育职业技术学院信息系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3250-3252,共3页
文摘
为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法（CPSO）。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。
关键词
粒子群优化
自适应参数调整
云模型
全局最优性
Keywords
particle swarm optimization（ PSO）
adaptive parameter adjusting
cloud theory
global optimality
分类号
TP301.6 [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
改进的云自适应粒子群优化算法
张艳琼
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
10
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