一种最优粒子逐维变异的粒子群优化算法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lnclnc

【摘要】

：

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变

【作者】

：

罗强季伟东徐浩天孙小晴

【机构】

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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,哈尔滨,150025

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

逐维变异重心反向学习粒子群算法

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针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变异降低了维间干扰,通过更新全局最优位置引领粒子向更好的位置飞行,同时加强了种群的多样性.仿真实验与基于柯西变异的混合粒子群算法(HPSO)及重心反向粒子群优化算法(COPSO)在9个标准测试函数上进行了对比.实验表明逐维重心反向变异算法(DCOPSO)具有较高的收敛速度及精度.

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