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| 一种综合学习粒子群优化算法 | |
| 引用本文： | 徐刚,杨玉群,刘昊,刘斌斌,宋军.一种综合学习粒子群优化算法[J].南昌大学学报(理科版),2013(5):428-432. |
| 作者姓名： | 徐刚 杨玉群 刘昊 刘斌斌 宋军 |
| 作者单位： | 南昌大学数学系;南昌大学附属中学;辽宁科技大学理学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61175127;11101204);江西省教育厅基金资助项目(GJJ12093) |
| 摘 要： | 针对复杂多峰函数优化,提出了一种综合学习粒子群优化算法(IELPSO)。该算法把基于超球坐标系的粒子更新和辨识、加速质量差的粒子两个策略引入基于例子学习粒子群优化算法(ELPSO)。本算法利用超球坐标操作改变粒子大小和方向,因而粒子在搜索过程中能覆盖局部极小,同时能发现最差粒子并且加速它们靠拢最优解。提出的算法与其他已有算法进行了比较,对几种典型函数的测试结果表明,IELPSO算法提高了收敛速度和精度,全局搜索能力有了显著提高。 |
| 关 键 词： | 粒子群优化算法 种群多样性 超球坐标 辨识和加速最差粒子 |
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