微粒群算法的统一模型及分析-中国学术期刊网络出版总库

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微粒群算法的统一模型及分析

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【英文篇名】	A New Unified Model of Particle Swarm Optimization and Its Theoretical Analysis
【下载频次】	★★★★★
【作者】	曾建潮; 崔志华;
【英文作者】	Zeng Jianchao and Cui Zhihua (Division of System Simulation And Computer Application; Taiyuan University of Science and Technology; Taiyuan 030024);
【作者单位】	太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所; 太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原;
【文献出处】	计算机研究与发展 , Journal of Computer Research and Development, 编辑部邮箱 2006年 01期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	统一模型; 收敛性; 自适应; 微粒群算法;
【英文关键词】	unified model; convergence; self-adaptive; particle swarm optimization;
【摘要】	通过分析已有的几种微粒群算法,提出了一种统一模型,并通过线性控制理论分析了其收敛性能·为了进一步提高算法效率,提出了两种增强全局搜索性能的参数自适应算法:单群体参数自适应微粒群算法及双群体参数自适应微粒群算法·其中单群体参数自适应微粒群算法在进化初期使用算法发散的参数设置,从而能更大程度地提高算法全局收敛能力·双群体参数自适应微粒群算法使用两个种群,一个执行全局搜索,另一个执行局部搜索,通过信息交流以提高算法性能·仿真实例证明了算法的有效性·
【英文摘要】	Through mechanism analysis of several modified particle swarm optimizations (PSO), a new uniform model of PSO is described, and the convergence is analysed with linear control theory. To improve the calculation efficiency, two enhanced global search capability self-adaptive PSOs, one-population self-adaptive PSO and two-population self-adaptive PSO, are proposed. The one-population self-adaptive PSO uses the diverse coefficients in the first evolutionary strategy. The two-population self-adaptive PSO uses t...
【基金】	教育部科学技术研究重点基金项目(204018)
【更新日期】	2006-02-28
【分类号】	TP18
【正文快照】	1引言群体智能算法(swarmintelligence algorithm)的研究开始于20世纪90年代初,其基本思想是模拟自然界生物的群体行为来构造随机优化算法·如蚁群算法[1]和微粒群算法(particle swarm opti mization,PSO)·微粒群算法是在1995年由美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart

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