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基于动态参数的微粒群算法(PSO)的研究
被引量:
5
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作者
张更新
赵辉
+1 位作者
王红君
苏君临
《天津理工大学学报》
2005年第4期42-44,共3页
标准的PSO算法一般不能兼顾收敛速度、全局探索能力和局部精细搜索能力.本文通过同时动态调整惯性权重和加速度权重以平衡运算性能,并通过寻找LevyNo.5函数极值加以验证.结果表明,与标准的固定参数PSO算法相比,该方法取得了更好的效果.
关键词
微粒群算法
函数优化
动态参数
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职称材料
题名
基于动态参数的微粒群算法(PSO)的研究
被引量:
5
1
作者
张更新
赵辉
王红君
苏君临
机构
天津理工大学自动化与能源工程学院
新疆巴楚
出处
《天津理工大学学报》
2005年第4期42-44,共3页
基金
天津市自然科学基金重点项目(033803311)
天津市教委科技发展基金资助项目(020616
20041705).
文摘
标准的PSO算法一般不能兼顾收敛速度、全局探索能力和局部精细搜索能力.本文通过同时动态调整惯性权重和加速度权重以平衡运算性能,并通过寻找LevyNo.5函数极值加以验证.结果表明,与标准的固定参数PSO算法相比,该方法取得了更好的效果.
关键词
微粒群算法
函数优化
动态参数
Keywords
particle swarm optimization
function optimization
dynamic parameter
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于动态参数的微粒群算法(PSO)的研究
张更新
赵辉
王红君
苏君临
《天津理工大学学报》
2005
5
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