基于随机加速系数的粒子群优化算法

黄少荣

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基于随机加速系数的粒子群优化算法

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针对粒子群算法中加速系数的取值问题,对C1和C2的各种取值策略做了充分调查分析,得到参数C1和C2对算法性能的影响规律,并提出了一种基于随机加速系数的粒子群优化算法.该算法在迭代的每一代中,加速系数取一定范围内随机产生的一组C1和C2的组合,通过非对称的、范围更大的C1和C2取值来增加算法的多样性,避免了算法早熟.在典型测试函数上进行对比实验,结果验证了新算法在优化性能和稳定性上高于传统粒子群优化算法.

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来源
《微电子学与计算机》 |2010年第6期|114-117|共4页
作者
黄少荣;
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作者单位

广东司法警官职业学院信息管理系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
粒子群优化算法; 随机加速系数; 单峰函数; 多峰函数;

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