| 惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法 |
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| 引用本文： | 田明,刘国志.惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法[J].吉林大学学报(理学版),2008,46(1):96-100. |
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| 作者姓名： | 田明 刘国志 |
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| 作者单位： | 1. 中国民航大学 理学院, 天津 300300; 2. 辽宁石油化工大学 理学院, 辽宁 抚顺 113001 |
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| 基金项目： | 辽宁省自然科学基金（批准号：2004F100）、天津市自然科学基金（批准号：06YFJMJC12500）和中国民航大学科研基金（批准号：06KSVS08）. |
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| 摘 要： | 针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、 微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.
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| 关 键 词： | 微粒群优化算法 收缩因子 优化 |
| 文章编号： | 1671-5489（2008）01-0096-05 |
| 收稿时间： | 2007-03-27 |
| 修稿时间： | 2007年3月27日 |
Local Constriction Approach of Particle Swarm Optimized with Linearly Varying Inertia Weight |
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| TIAN Ming,LIU Guo-zhi.Local Constriction Approach of Particle Swarm Optimized with Linearly Varying Inertia Weight[J].Journal of Jilin University: Sci Ed,2008,46(1):96-100. |
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| Authors: | TIAN Ming LIU Guo-zhi |
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| Affiliation: | 1. College of Sciences, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, China;2. School of Sciences, Liaoning Shihua University, Fushun 113001, Liaoning Province, China |
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| Abstract: | In view of particle swarm optimization (PSO) algorithm is easy to trap into local minima in solving multimodal function, we incorporated new update velocities in
to the PSO algorithm, and proposed an improved particle swarm optimization algorithm (IPSO). The proposed algorithm has not only maintained the simplification of
implementation of PSO algorithm, also made the convergence fast and computational
precision high. Simulation results show that the IPSO can effectively enhance the searching efficiency and greatly improve the searching quality compaired with the CPSO,
standard PSO and PSOC. |
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| Keywords: | particle swarm optimization algorithm constriction factor optimization |
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