一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法

被引：4

作者：

林睦纲 ^{[1
]}

刘芳菊 ^{[2
]}

谭敏生 ^{[2
]}

机构：

[1] 衡阳师范学院计算机科学系

[2] 南华大学计算机科学与技术学院

来源：

湘潭大学自然科学学报 | 2010年 / 32卷 / 01期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

群智能; 微粒群优化; 惯性权重; 加速因子;

D O I：

10.13715/j.cnki.nsjxu.2010.01.023

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法.针对微粒群算法中不同适应度值的微粒所需要的搜索能力不同,引入微粒相对优秀度概念,通过相对优秀度来动态调整惯性权重和加速因子,有效地调节算法的全局和局部搜索能力,保持了微粒的个性.利用三个Benchmark函数进行数值试验,仿真结果表明,算法稳定,具有较好的收敛性能.

引用

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