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基于局部搜索惯性权重的粒子群优化算法
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475001, [2]南阳师范学院计算机与信息技术学院,河南南阳473061
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60873099）; 河南省重点科技攻关项目（102102210388）; 河南省教育厅自然科学研究项目（2009B520023）
作者： 陈国强[1], 李旻[1], 张新刚[2]
关键词： 粒子群优化, 局部搜索, 参数调整, 惯性权重, particle swarm optimization（PSO）, local search, parameter adjustment, inertia weight
中文摘要：

粒子群优化算法的性能主要受其中参数的影响,尤其是惯性权重的影响,选择合理的ω能够平衡算法的全局和局部搜索能力。根据当前粒子的函数值调整学习因子,利用局部搜索的方法确定惯性权重,提高了算法的鲁棒性能。最后对一些标准测试函数进行验证,实验分析表明该算法具有优越性能。

英文摘要：

The performance of particle swarm optimization is mainly affected by the impact of parameter,especially,the weight of the inertial.So,choosing the right algorithm could balance the global and local search ability.To improve the robustness of the algorithm,determined the weight of inertia by local search method,and the adjustment of learning factor was based on the function value of the current particle.Finally,tested some standard test functions,and verified the superiority of the proposed algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049