| 一种改进的权均值粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 杨艳,李树波.一种改进的权均值粒子群优化算法[J].人天科学研究,2013(5):54-56. |
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| 作者姓名： | 杨艳 李树波 |
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| 作者单位： | 广州大学华软软件学院游戏系,广东广州510990 |
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| 基金项目： | 基金项目：广州大学华软软件学院科研项目（ky201105,ky201212） |
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| 摘 要： | 针对粒子群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题，提出了权均值粒子群优化算法。通过在“认知”部分和“社会”部分加入随机权值更新粒子的飞行速度，使粒子能够很快地收敛到全局最优点。典型函数的仿真结果表明，该算法不仅具有较好的全局收敛性能和较快的收敛速度，而且有效地避免了早熟收敛问题。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 均值粒子群算法 权均值粒子群算法 优化算法 |
An Improved Inertia Weight Mean Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| Abstract: | Proposes inertia weight mean particle swarm optimization algorithm to solve the premature convergence prob- lem, and to avoid the slow-convergence in the later convergence phase. Adding the ＂cognitive＂ and ＂social＂ with random weights to update the velocity of particles, they can converge to the global optimal quickly. In all cases studied,the algo- rithm in this paper not only owns faster convergent rate and a better globally convergent performance, and effectively a-void premature convergence problem. |
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| Keywords: | Particle Swarm Algorithm Mean Particle Swarm Algorithm Inertia Weight Mean Particle Swarm Algorithm Optimization |
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