一种基于相似度的新型粒子群算法

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：niko_robin

【摘要】

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分析了基本粒子群算法（PSO）全局搜索能力与收敛速度的矛盾,提出了粒子群相似度的概念.根据每个粒子与全局最优粒子的不同相似度,对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整.同时提出

【作者】

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刘建华樊晓平瞿志华

【机构】

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中南大学信息科学与工程学院,福建师范大学数学与计算机科学学院

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

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2007年10期

【关键词】

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粒子群算法全局最优性相似度聚集度 Particle swarm optimization algorithm Global optimality Simi

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分析了基本粒子群算法（PSO）全局搜索能力与收敛速度的矛盾,提出了粒子群相似度的概念.根据每个粒子与全局最优粒子的不同相似度,对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整.同时提出一种根据相似度计算聚集度的方法,并根据聚集度的大小随机地对粒子重新赋值,控制粒子群的多样性,提高了全局搜索能力.典型优化问题的实例仿真验证了该算法的有效性.

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