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基于种群多样性的粒子群优化算法设计及应用

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针对粒子群优化算法早熟收敛及搜索精度较低的问题,提出一种基于种群多样性的改进型粒子群优化算法(PDPSO).首先,利用种群多样性信息描述粒子的聚散程度,获得了进化过程粒子飞行过程的非线性特征;其次,基于粒子的多样性信息设计了自适应惯性权重调整策略,实现了粒子全局探索能力及局部开发能力的平衡;最后,利用标准测试函数检验PDPSO算法性能,并将PDPSO算法应用于污水处理过程能耗优化,实验结果表明:与标准粒子群及其他改进粒子群算法相比,PDPSO算法能够具有较高的搜索精度,并有效的避免粒子陷入局部最优;同时,PDPSO算法能够实现污水处理过程的优化,保证污水出水水质的前提下,降低了污水处理过程的运行能耗.

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来源
《2016年第27届中国过程控制会议》|2016年|1-8|共8页
会议地点兰州
作者
HAN Hong-gui; 韩红桂; LU Wei; 卢薇; QIAO Jun-fei; 乔俊飞;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
粒子群优化算法; 种群多样性; 自适应惯性权重; 搜索精度;

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