一种基于线性动态参数的自适应粒子群优化算法

张磊; 吴义国; 魏星

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一种基于线性动态参数的自适应粒子群优化算法

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提出一种权重因子和认知因子线性自适应性改变的粒子群优化算法(APSO-LDP),该算法中个体学习因子和社会学习因子都可以按设定的方式进行线性适应性改变。其中个体学习因子的线性减少、社会学习因子的线性增大,有助于粒子群前期的多样性和后期的跟随最优粒子,而惯性权重的线性减少更达到快速收敛和局部搜索能力的平衡。实验表明,该改进算法具有较好的寻优能力。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2011年第5期|15-18|共4页
作者
张磊; 吴义国; 魏星;
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作者单位

广东工业大学计算机学院;

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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
粒子群优化算法; 适应性; 线性参数; 函数优化;

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