| 一种改进的粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 赵文红,张红斌.一种改进的粒子群优化算法[J].河北科技大学学报,2006,27(4):317-320. |
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| 作者姓名： | 赵文红 张红斌 |
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| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学理学院,陕西西安,710071
2. 西安电子科技大学理学院,陕西西安,710071;河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄,050054 |
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| 摘 要： | 提出了一种改进的PSO(粒子群优化)算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项,积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,在该算法中粒子行为是基于个体极值中心点和全局极值点确定的,这使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明新算法优于已有的一些改进PSO算法。
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| 关 键 词： | 粒子群 优化 进化计算 群智能 |
| 文章编号： | 1008-1542(2006)04-0317-04 |
| 收稿时间： | 2006/4/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2006年4月7日 |
A improved basic particle swarm optimization algorithm |
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| ZHAO Wen-hong and ZHANG Hong-bin.A improved basic particle swarm optimization algorithm[J].Journal of Hebei University of Science and Technology,2006,27(4):317-320. |
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| Authors: | ZHAO Wen-hong and ZHANG Hong-bin |
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| Institution: | College of Sciences, Xidian University, Xi''an Shanxi 710071,China;College of Sciences, Xidian University, Xi''an Shanxi 710071,China |
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| Abstract: | In this paper,an improved particle swarm optimization algorithm was proposed.By adopting a integral control unit,the algorithm determined the movement of every particle according to its fitness,which can jump out of the local best.Based on the average local best position and the global best,one particle can acquire more information of the others to adjust its movement.Three benchmark functions were employed to show that the new algorithm is better than other improved algorithms. |
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| Keywords: | particle swarm optimization evolutionary computation swarm intelligence |
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