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基于动态参数的微粒群算法(PSO)的研究 被引量：5

The study of particle swarm optimization(PSO)based on dynamic parameter
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摘要 标准的PSO算法一般不能兼顾收敛速度、全局探索能力和局部精细搜索能力.本文通过同时动态调整惯性权重和加速度权重以平衡运算性能,并通过寻找LevyNo.5函数极值加以验证.结果表明,与标准的固定参数PSO算法相比,该方法取得了更好的效果. The normal PSO algorithm can not attend to convergence speed ,capability of exploitation and exploration synchronously.The performance of PSO is improved by modifying the inertia weight and the acceleration weight dynamically, and is validated by searching the extremum of LevyNo. 5 function. The results show that this method gets a better effect in comparison with the normal PSO of fixed parameters.
作者 张更新 赵辉 王红君 苏君临
机构地区 天津理工大学自动化与能源工程学院 新疆巴楚
出处 《天津理工大学学报》 2005年第4期42-44,共3页 Journal of Tianjin University of Technology
基金 天津市自然科学基金重点项目(033803311) 天津市教委科技发展基金资助项目(020616 20041705).
关键词 微粒群算法 函数优化 动态参数 particle swarm optimization function optimization dynamic parameter
分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

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共引文献428

同被引文献30

引证文献5

二级引证文献13

天津理工大学学报
2005年 第4期

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