一种基于非线性系统的动态感知系数的自适应粒子群优化算法

郭振雄; 陈玉叶; 肖可; 何俊杰; 刘畅; 潘书万; 陈松岩

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一种基于非线性系统的动态感知系数的自适应粒子群优化算法

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在优化非线性复杂系统问题中,智能算法已成为一种重要手段.提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法(self-tuning PSO,SPSO),将PSO算法的感知系数与神经网络算法结合,并于在线学习训练过程中动态调整感知系数,改善了PSO算法的计算效率以及全局收敛效率.进一步将2个相互关联的神经网络——比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)神经网络及SPSO神经网络结合起来,使其能有效解决非线性控制模型的问题.为了验证该算法,引入了4个仿真例及2种PSO优化算法——传统PSO(conventional PSO,CPSO)和修正PSO(modified PSO,MPSO),来比较SPSO算法在解决控制问题中的非线性复杂系统的高效性,结果显示SPSO算法有较好的全局收敛性能、收敛速度以及较强的鲁棒性.

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来源
《厦门大学学报：自然科学版》 |2017年第5期|704-710|共7页
作者
郭振雄; 陈玉叶; 肖可; 何俊杰; 刘畅; 潘书万; 陈松岩;
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作者单位

厦门大学物理科学与技术学院;

华侨大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动模拟理论（自动仿真理论）;
关键词
优化算法; 自适应粒子群优化; 动态感知系数; 比例积分微分; 神经网络; 自调节非线性系统;

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