一种改进粒子群优化算法

来源 :电路与系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：marinefish

【摘要】

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作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索.提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法.MPSO同时采用局部模式压

【作者】

：

柯晶钱积新乔谊正

【机构】

：

浙江大学,浙江大学,山东大学

【出处】

：

电路与系统学报

【发表日期】

：

2003年5期

【关键词】

：

进化计算群集智能粒子群优化 evolutionary computation swarm intelligence particle swarm opt

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作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索.提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法.MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能.针对PSO算法可能出现的停滞现象,MPSO引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制.数值仿真结果显示了该算法的有效性.

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