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一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析.[J].张勇;巩敦卫;张婉秋;.自动化学报.2009, 03
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数论在近似分析中的应用.[M].华罗庚;王元 著.科学出版社.1978,
基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法
被引：21
作者：
梁昔明
陈富
龙文
机构：
[1] 中南大学信息科学与工程学院
来源：
基金：
教育部留学回国人员科研启动基金;
关键词：
粒子群优化;
局部搜索能力;
早熟收敛;
动态随机搜索技术;
佳点集;
负梯度;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号：
140502 [人工智能];
摘要：
针对粒子群优化算法局部搜索能力不足和易出现早熟收敛的问题,提出一种基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法。该算法通过引入动态随机搜索技术,对种群当前最优位置进行局部搜索;采用佳点集构造对陷入早熟收敛的种群重新初始化;引入负梯度方向直线搜索来加速算法寻优。仿真实验结果表明,与标准粒子群优化(SPSO)算法和耗散粒子群优化(DPSO)算法比较,提出的改进算法具有快速的收敛能力而且能有效地跳出局部最优,优化性能得到明显提高。
引用
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页数：4
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