基于自适应认知域的粒子群性能改进方法

刘暾东; 陈得宝; 李素文; 王颖

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基于自适应认知域的粒子群性能改进方法

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为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2009年第5期|726-730|共5页
作者
刘暾东; 陈得宝; 李素文; 王颖;
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作者单位

1. 厦门大学自动化系 2. 淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
粒子群优化（PSO）; 线性下降权重粒子群（LDWPSO）; 认知域; 阶梯形群体粒子群算法（LPSO）;

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