一种改进的粒子群算法
摘要
针对标准粒子群算法中固定惯性权重值在寻优方面不具有动态寻优的特点,结合粒子聚集程度和迭代次数的综合作用对惯性权重进行动态调整。实验表明,改进后的粒子群算法在具有代表性的单峰函数和多峰函数的测试中均具有一定的优越性。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2016年第6期12-13,15,共3页
Computer Programming Skills & Maintenance
参考文献3
-
1郭文忠,陈国龙.离散粒子群优化算法及其应用.北京:清华大学出版社,2012.
-
2徐生兵,夏文杰,冯继强.一种改进的粒子群优化算法[J].计算机与现代化,2015(3):5-8. 被引量:2
-
3杨华芬,董德春,杨丽华,李丽.一种改进的粒子群优化算法[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2015,32(5):114-118. 被引量:3
二级参考文献27
-
1胡建,李志蜀,欧鹏,蔡彪,乔少杰.粒子群优化算法中的位置矢量的评价策略[J].四川大学学报(工程科学版),2009,41(1):139-146. 被引量:1
-
2李效周.计算机配色系统在油墨配色上的应用[J].今日印刷,2006(5):72-73. 被引量:6
-
3Kennedy J,Eberhart R. Particle swarm optimization[C]// Proceedings of 1995 IEEE, international conference on neu- ral networks. Perth, Australia: IEEE Computational intelli- gence Society, 1995 : 1942-1948.
-
4Akay B. A study on particle swarm optimization and artifi- cial bee colony algorithms for multilevel thresholding[J]. Applied Soft Computing, 2013,13 : 3066-3091.
-
5Zhan Z H, Zhang J, Li Y, et al. Adaptive particle swarm op- timization[J]. IEEE Transactions on Systems Man and Cy- bernetics Part B-cybernetics, 2009,39: 1362-1381.
-
6Khare A,Rangnekar S. A review of particle swarm optimi zation and its applications in solar photovoltaic system[J]. Applied Soft Computing, 2013,13 : 2997-3006.
-
7Valdez F, Melin P, Castillo O. An improved evolutionary method with fuzzy logic for combining particle swarm opti- mization and genetic algorithms [J]. Applied Soft Compu- ting, 2011,11 : 2625-2632.
-
8Marinakis Y, Marinaki M. Particle swarm optimization with expanding neighborhood opology for the permutation flow- shop scheduling problem [ J ]. Soft Computing, 2013, 17 : 1159-1173.
-
9Sinha A K, Zhang W J, Tiwari M K. Co-evolutionary im- muno-particle swarm optimization with penetrated hyper- mutation for distributed inventory replenishment[J]. En- gineering Applications of Artificial Intelligence, 2012,25: 1628-1643.
-
10Cheng M Y, Huang K Y, Chen H M. K means particle swarm optimization with embedded chaotic search for sol- ving multidimensional problems[J]. Applied Mathematics and Computation, 2012,219 : 3091-3099.
共引文献3
-
1叶倩.基于改进粒子群算法的系统传递函数辨识[J].网络安全技术与应用,2015(5):185-186. 被引量:5
-
2姜长弘,张永恒,王盛慧.基于自适应粒子群算法的篦冷机电液位置伺服系统PID参数优化[J].液压与气动,2016,40(7):44-49. 被引量:6
-
3贺田龙,许志沛,唐林,敖维川.大型游乐设备主轴静动态特性分析及结构优化[J].机械设计与研究,2019,35(3):87-93. 被引量:3
-
1王天辉.单峰函数优化设计[J].辽宁高职学报,2001,3(1):41-42. 被引量:1
-
2董超.身小力不亏 小试三—SY75C-9型挖掘机[J].工程机械与维修,2014(3):92-93.
-
3王立红,杨汇军,郑海英.一类非线性系统的广义预测控制[J].锦州师范学院学报(自然科学版),2002,23(4):60-61.
-
4王云诚,唐焕文.单峰函数最优化问题的一个快速收敛的进化策略[J].小型微型计算机系统,2002,23(11):1390-1392. 被引量:9
-
5韩瑞峰,张永奎.改进遗传算法与其他算法的比较实验研究[J].电脑开发与应用,2002,15(11):4-5. 被引量:2
-
6庄严.粒子群优化算法在TSP问题中的应用[J].科技信息,2008(30):184-185. 被引量:1
-
7张荣,王理.单峰函数族符号序列与对应参数大小一致的一个充分条件[J].系统科学与数学,2004,24(4):539-545. 被引量:1
-
8刘志东,宋清昆,李革臣,武俊峰.35T/h电站锅炉微机控制系统[J].黑龙江自动化技术与应用,1994,13(2):64-68.
-
9张阳,刘伟铭,吴义虎,郑兆鹏.代价敏感参数动态寻优机制的行人检测算法[J].计算机工程与应用,2014,50(15):145-149.
-
10李艳姣,王建民,张杰.磨矿过程磨机负荷的优化计算与智能控制[J].自动化与仪表,2013,28(10):35-39. 被引量:6