一种改进的云粒子群算法及其应用研究

张佩炯; 苏宏升

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针对基于云数字特征(期望值、熵值、超熵值)编码的云粒子群算法应用中优化效率低和局部寻优能力较差的问题,提出了两点改进措施:在解空间变换的基础上将局部搜索与全局搜索相结合；依据正态云算子实现粒子的进化学习过程和变异操作.将改进算法应用于多变量函数极值优化问题.仿真结果表明,该改进算法寻优代数小、收敛速度快、效率高,并且具有较好的种群多样性,验证了改进措施的有效性.

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来源
《计算机科学》 |2012年第z3期|249-251255|共3页
作者
张佩炯; 苏宏升;
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作者单位

兰州交通大学;

兰州交通大学;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
云模型; 优化算法; 云粒子群算法; 函数优化;

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