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改进的云自适应粒子群优化算法
被引:10
作者
:
张艳琼
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京特殊教育职业技术学院信息系
张艳琼
机构
:
[1]
南京特殊教育职业技术学院信息系
来源
:
计算机应用研究
|
2010年
/ 27卷
/ 09期
关键词
:
粒子群优化;
自适应参数调整;
云模型;
全局最优性;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
摘要
:
为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法(CPSO)。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。
引用
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页码:3250 / 3252
页数:3
相关论文
共 2 条
[1]
一种惯性权重动态调整的新型粒子群算法
[J].
刘建华
论文数:
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0
机构:
中南大学信息科学与工程学院
刘建华
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
樊晓平
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
瞿志华
.
计算机工程与应用,
2007,
(07)
:68
-70
[2]
不确定性人工智能.[M].李德毅;杜鹢著;.国防工业出版社.2005,
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共 2 条
[1]
一种惯性权重动态调整的新型粒子群算法
[J].
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