改进学习因子和约束因子的混合粒子群算法

张水平; 仲伟彪

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针对传统粒子群优化算法解决复杂问题时收敛速度太快、容易陷入局部最优解的问题,在全局—局部最优解粒子群算法的基础上,提出了一种改进学习因子和约束因子的混合粒子群优化算法.通过将粒子的邻域最优解加入到速度更新公式,使得粒子的速度更新同时受全局最优解和邻域最优解作用,提高了粒子的寻优能力.并改进了学习因子和约束因子,平衡粒子的全局搜索和局部开发能力.通过几个经典测试函数分析比较,该算法能大大提高粒子的寻优能力.

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来源
《计算机应用研究》 |2015年第12期|3626-36283653|共4页
作者
张水平; 仲伟彪;
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作者单位

江西理工大学信息工程学院;

江西赣州341000;

江西理工大学信息工程学院;

江西赣州341000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
混合粒子群优化算法; 全局—局部最优; 学习因子; 约束因子;

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