| 基于P系统的粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 杜 强,向来生,刘希玉.基于P系统的粒子群优化算法[J].计算机应用研究,2013,30(8):2269-2272. |
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| 作者姓名： | 杜 强 向来生 刘希玉 |
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| 作者单位： | 山东师范大学 管理科学与工程学院,济南,250014 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61170038）; 山东省自然科学基金资助项目（ZR2011FM001）; 国家教育部人文社会科学研究项目（12YJA630152）; 山东省社会科学基金资助项目（11CGLJ22）; 山东省高等学校科技计划资助项目（J12LN22）; 山东省高等学校科技计划项目（J12LN65） |
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| 摘 要： | 为了克服算法早熟收敛问题并提高算法精度, 引入了膜计算理论。将PSO算法与P系统相结合, 提出了一种基于P系统的粒子群优化算法 (P-PSO), 有效地平衡粒子群的全局搜索和局部寻优。采用常用的三个测试函数对新算法进行了实验, 结果表明, 提出的P-PSO算法有效地解决了算法早熟问题, 提高了算法的收敛精度。由此可见, P-PSO算法能够有效改进原有PSO算法的性能。
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| 关 键 词： | 膜计算 粒子群优化 全局搜索 局部寻优 |
P system based particle swarm optimization algorithm |
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| DU Qiang,XIANG Lai-sheng,LIU Xi-yu.P system based particle swarm optimization algorithm[J].Application Research of Computers,2013,30(8):2269-2272. |
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| Authors: | DU Qiang XIANG Lai-sheng LIU Xi-yu |
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| Affiliation: | School of Management Science & Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China |
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| Abstract: | In order to overcome the premature convergence and improve the precision of the algorithm, this paper introduced the membrane computing theory. It put forward the P system based particle swarm optimization (P-PSO) to keep the balance of global search and partial optimization. The simulation results on three benchmark functions show that the P-PSO algorithm is effective to solve the problem of premature convergence, and has high accuracy. Obviously, the P-PSO algorithm can effectively improve the performance of the original PSO algorithm. |
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| Keywords: | membrane computing particle swarm optimization(PSO) global search partial optimization |
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