一种改进粒子群优化算法-中国学术期刊网络出版总库

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一种改进粒子群优化算法

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【英文篇名】	A Modified Particle Swarm Optimization Algorithm
【下载频次】	★★★★★
【作者】	柯晶; 钱积新; 乔谊正;
【英文作者】	KE Jing1; QIAN Ji-xin2; QIAO Yi-zheng1 (1. School of Control Science and Engineering; Shandong University; Jinan 250061; China; (2. Institute of Systems Engineering; Zhejiang University; Hangzhou 310027; China );
【作者单位】	山东大学控制科学与工程学院; 浙江大学系统工程研究所; 山东大学控制科学与工程学院山东济南; 浙江杭州; 山东济南;
【文献出处】	电路与系统学报 , Journal of Circuits and Systems, 编辑部邮箱 2003年 05期期刊荣誉：CJFD收录刊
【中文关键词】	进化计算; 群集智能; 粒子群优化;
【英文关键词】	evolutionary computation; swarm intelligence; particle swarm optimization;
【摘要】	作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法。MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。针对PSO算法可能出现的停滞现象,MPSO引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制。数值仿真结果显示了该算法的有效性。
【英文摘要】	As a representative method of swarm intelligence, particle swarm optimization (PSO) is an algorithm for searching the multidimensional complex space efficiently through cooperation and competition among the individuals in a population of particles. A modified PSO (MPSO) algorithm is proposed. The MPSO employs local version constriction factor method and global version inertia weight method simultaneously to achieve relatively high performance. To avoid the possible occurring of stagnation phenomenon in the ...
【分类号】	TP18
【正文快照】	1 引言 20世纪90年代以来,群集智能(swarm intelligence)的研究引起了众多学者的极大兴趣,并出现了蚁群优化、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)等一些著名的群集智能方法[1-4]。 PSO是Kennedy和Eberhart于1995年提出的[5]。PSO起源于对一个简化社会模型的仿真,它

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