一种平衡全局与局部搜索能力的粒子群优化算法

徐从东; 张继春; 马鹏飞

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一种平衡全局与局部搜索能力的粒子群优化算法

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针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从两个方面对算法进行改进.一方面,改变学习因子和惯性权重,使学习因子和惯性权重随着粒子的适应度动态自适应变化,以平衡局部和全局搜索能力;另一方面,增加粒子的学习对象,从社会心理学出发,提出向群体中所有比自身优秀的较优个体学习,以增强社会学习能力.与标准粒子群算法进行比较,实验证明新算法具有更高的收敛效率、更快的收敛速度.

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来源
《微电子学与计算机》 |2016年第6期|134-138|共5页
作者
徐从东; 张继春; 马鹏飞;
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作者单位

解放军陆军军官学院炮兵系;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
粒子群优化算法; 粒子适应度; 局部搜索能力; 全局搜索能力;

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