基于变异行为的自适应粒子群优化算法-中国重要会议论文全文数据库

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基于变异行为的自适应粒子群优化算法

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【会议录名称】	中国自动化学会控制理论专业委员会A卷 , 2011 年
【作者】	徐东; 李晔; 唐旭东; 庞永杰; 廖煜雷;
【英文论文作者】	XU Dong~(1; 2); LI Ye~2; TANG Xudong~2; PANG Yongjie~2; LIAO Yulei~2 1.School of Computer Science and Technology; Harbin Engineering University; Harbin; 150001; P.R.China 2.National Key Laboratory of Science and Technology on Autonomous Underwater Vehicle; Harbin Engineering; P.R.China;
【作者单位】	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 哈尔滨工程大学水下智能机器人技术国防科技重点实验室;
【会议名称】	第三十届中国控制会议
【英文会议名称】	The 30th Chinese Control Conference
【会议地点】	中国山东烟台
【主办单位】	中国自动化学会控制理论专业委员会
【学会名称】	中国自动化学会控制理论专业委员会
【关键词】	粒子群优化算法; 变异; 自适应; 全局最优点;
【英文论文关键词】	Particle swarm optimization algorithm; Mutation; Adaptive; Global optima;
【论文摘要】	当粒子与最优粒子接近时,其飞行速度将趋于零,这是粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极小的主要原因。为此,本文提出了一种能够保证以概率1收敛于全局最优解的改进粒子群优化(IPSO)算法。该算法在运行过程中根据粒子的浓度和趋同性函数来确定当前粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优的能力。同时引入的自适应加速度系数,更好地协调全局和局部搜索能力,有利于快速找到全局最优点。将改进粒子群优化算法应用于几种典型测试函数的优化,试验结果表明,改进粒子群优化算法能有效找出全局最优点。
【英文论文摘要】	When an individual is closed to the optimal particle,its velocity will approximate to zero.This is the main reason why particle swarm optimization(PSO) algorithm is prone to trap into local minima.A new improved particle swarm optimization(IPSO) is proposed,in which is guaranteed to converge to the global optimization solution with probability one. During the running time,the mutation probability for the current particle is determined by the variance of the individual's concentration and convergence functio...
【基金】	国家自然科学基金资助,项目批准号:50909025; 中央高校基本科研业务费专项资金资助,项目批准号:HEUCFZ1003; 水下智能机器人技术国防科技重点实验室开放课题研究,项目批准号:2008007
【更新日期】	2012-02-13

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