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粒子群优化算法中惯性权重综述
被引:37
作者:
周俊
陈璟华
刘国祥
许伟龙
机构:
[1] 广东工业大学自动化学院
来源:
关键词:
粒子群优化(PSO)算法;
惯性权重;
智能算法;
收敛性;
开发能力;
探索能力;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是基于鸟群觅食行为的一种新型的群体智能算法,而惯性权重是PSO算法中一个极其重要的参数,其值的选取直接关系粒子在寻优过程中的开发能力和探索能力。在介绍PSO算法的基本原理的基础上,分析惯性权重对粒子群优化算法在收敛性方面的影响,综述了现有文献对惯性权重的研究进展,并评述了各种惯性权重取值策略所取得的研究成果和存在的不足之处。
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