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微分进化微粒群算法及其控制
被引量:
4
1
作者
曾建潮
崔志华
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2007年第3期328-332,共5页
通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产...
通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.
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关键词
微粒
群
算法
微分进化微粒群算法
PID控制器
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职称材料
题名
微分进化微粒群算法及其控制
被引量:
4
1
作者
曾建潮
崔志华
机构
太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2007年第3期328-332,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60674104)
文摘
通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.
关键词
微粒
群
算法
微分进化微粒群算法
PID控制器
Keywords
particle swarm optimization
differential evolutionary particle swarm optimization
PID controller
分类号
TP18 [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
操作
1
微分进化微粒群算法及其控制
曾建潮
崔志华
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2007
4
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