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基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略
被引量：
10
1
作者
于海平
刘会超
吴志健
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第12期4448-4450,共3页
针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法...
针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法进行寻优,后期运用模拟退火思想对PSO中的参数进行优化搜索最优解。最后将该算法应用于八个经典的单峰/多峰函数中。模拟结果表明,该算法有效地避免了早熟收敛现象,并提高了收敛速度,从而提高了PSO算法解决全局优化的性能。
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关键词
粒子群优化算法
模拟退火
函数优化
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职称材料
题名
基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略
被引量：
10
1
作者
于海平
刘会超
吴志健
机构
武汉科技大学城市
学院
信息工程学部
武汉大学软件工程国家重点实验室
黄淮学院计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第12期4448-4450,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(61070008)
河南省重点科技攻关资助项目(112102210383)
文摘
针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法进行寻优,后期运用模拟退火思想对PSO中的参数进行优化搜索最优解。最后将该算法应用于八个经典的单峰/多峰函数中。模拟结果表明,该算法有效地避免了早熟收敛现象,并提高了收敛速度,从而提高了PSO算法解决全局优化的性能。
关键词
粒子群优化算法
模拟退火
函数优化
Keywords
particle swarm optimization algorithm
simulated annealing
function optimization
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
基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略
于海平
刘会超
吴志健
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
10
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