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- [8] Particle Swarm Optimization .2 Kennedy,J.,Eberhart,R. International Conference on Neural Network . 1995
- [9] A new optimizer using parti-cle swarm theory .2 EBERHART R C,KENNEDY J. . 1995
云自适应粒子群算法
被引：50
作者：
韦杏琼
周永权
黄华娟
罗德相
机构：
[1] 广西民族大学数学与计算机科学学院
来源：
关键词：
粒子群优化;
惯性权重;
自适应参数调整;
云理论;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
摘要：
文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统的趋势性,满足快速寻优能力,又具有随机性,在提高收敛速度和保持种群多样性之间做了一个很好的权衡。通过典型函数优化实验表明,与标准粒子群算法相比,CAPSO具有较高的计算精度和较快的收敛速度。
引用
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