双层协调多粒子群优化算法研究

孙文; 卫文学; 李国杰

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针对粒子群算法由于多样性差而导致的算法搜索效率低、稳定性差的缺点,提出了一种拥有双层多群间协调机制的粒子群优化算法(DC-PSO).该算法包含多个下层工作粒子群及上层决策粒子群,下层粒子群进行最优粒子信息采集和迭代计算,上层粒子群处理信息和反馈决策信息,双层粒子群联合工作.同时采用指数函数递增分布的加速度因子控制各粒子群间的耦合性,从而改善了粒子群后期搜索效率低、稳定性差的状况.仿真实验结果表明DC-PSO算法在求解函数优化问题的有效性和优越性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第11期|24-27|共4页
作者
孙文; 卫文学; 李国杰;
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作者单位

山东科技大学计算机科学与工程学院学院;

山东青岛266510;

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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
粒子群算法; 群间协调; 自适应搜索; 双层粒子群;

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