一种非线性自适应粒子群优化算法
徐刚; 杨玉群; 刘斌斌
南昌大学数学系； 南昌大学附属中学；
XU Ganga,YANG Yu-qunb,LIU Bin-bina(a.Department of Mathematics,Nanchang University,Nanchang 330031,China;b.Attilioted Middle School of Nanchang University,Nanchang 330047,China)
摘要 针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法搜索速度对其优化性能的影响,提出了一种根据速度信息非线性自适应调整参数的粒子群优化算法。在算法迭代过程中,粒子随迭代次数和递减指数确定的非线性变化的理想速度自适应调整参数进行搜索,提高了粒子群算法的性
关键词 ：
自适应 ,
递减指数 ,
粒子群优化算法 ,
理想速度
Abstract ：Due to the prematurity and non-convergence problems in particle swarm optimization algorithm,the influences of the search velocity on optimization performance of standard PSO algorithm was analysed.A nonlinear adaptive parameter adjusting particle swarm o
Key words ：
adaptive
ideal velocity；
particle swarm optimization algorithm
descending exponent
出版日期: 2011-08-28
引用本文:
徐刚; 杨玉群; 刘斌斌. 一种非线性自适应粒子群优化算法[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2011, 35(04): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/Y2011/V35/I04/1
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