改进的云自适应粒子群优化算法

张艳琼

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改进的云自适应粒子群优化算法

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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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来源
《计算机应用研究》 |2010年第9期|3250-3252|共3页
作者
张艳琼;
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作者单位

南京特殊教育职业技术学院;

信息系;

南京;

210038;

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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
粒子群优化; 自适应参数调整; 云模型; 全局最优性;

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