| 新的粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 陈永刚,杨凤杰,孙吉贵.新的粒子群优化算法[J].吉林大学学报(信息科学版),2006,24(2):181-184. |
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| 作者姓名： | 陈永刚 杨凤杰 孙吉贵 |
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| 作者单位： | 吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60273080,60473003)，吉林省科技发展基金资助项目(20040526)，吉林省杰出青年基金资助项目(20030107) |
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| 摘 要： | 粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。
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| 关 键 词： | 粒子群 优化 演化计算 |
| 文章编号： | 1671-5896(2006)02-0181-04 |
| 修稿时间： | 2005年4月25日 |
New Particle-Swarm-Optimization Algorithm |
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| CHEN Yong-gang,YANG Feng-jie,SUN Ji-gui.New Particle-Swarm-Optimization Algorithm[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2006,24(2):181-184. |
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| Authors: | CHEN Yong-gang YANG Feng-jie SUN Ji-gui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization evolutionary compution |
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