现代电子技术

2019, v.42;No.546(19) 11-14

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于分类思想的改进粒子群优化算法
An improved particle swarm optimization algorithm based on classification

仝秋娟;李萌;赵岂;

摘要(Abstract):

针对粒子群算法存在收敛速度慢、收敛精度低且易收敛到局部极值的问题,提出一种基于分类思想的粒子群改进算法。该算法将粒子适度值和适度值均值做差与适度值标准差进行比较,从而将粒子所在区域划分为拒绝域、亲近域、合理域。根据不同区域中粒子的特点选取不同惯性权重和学习因子,使粒子高效地选择自身经验或种群经验,合理增强或减弱粒子全局搜索能力和局部搜索能力。数值实验结果表明,与其他粒子群改进算法相比,新的分类粒子群算法有效加快了粒子的收敛速度,提高了算法的收敛精度,有效改善了算法寻优性能。

关键词(KeyWords): 粒子群优化;参数改进;适度值;适度值均值;适度值标准差;粒子分类;有效经验

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(11401469);; 陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JM1015)~~

作者(Author): 仝秋娟;李萌;赵岂;

Email:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享