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1. 改进的PSO混合算法

杨恢先刘子文汪俊王绪四谢鹏鹤

计算机应用 2010, 30 (06): 1516-1518.

摘要（1684）

PDF （362KB）（984）

为了提高粒子群算法的寻优速度和寻优精度,提出一种改进的PSO混合算法。在差分进化(DE)算法中引入了动态比例因子,在PSO算法中引入DE算法的变异、交叉操作,重新构造PSO算法的粒子位置更新公式。选取了4个基准函数进行测试,并与其他PSO混合算法作了比较。仿真结果表明该方法是有效的。

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2. 基于改进的粒子群算法和信息熵的知识获取方法

许翔张东波黄辉先刘子文

计算机应用 2009, 29 (08): 2245-2249.

摘要（1633）

PDF （714KB）（1295）

针对粒子群优化算法（PSO）易陷入局部优化的问题，在PSO算法加入交叉变异算子，克服了标准PSO算法易陷入局部最优的不足；并将改进的PSO算法和模糊C均值聚类相结合，提出了一种新的模糊聚类算法CMPSOFCM，该算法具有良好的搜索能力和聚类效果。进而将聚类得到的属性隶属矩阵用于属性约简，并提出一种基于信息熵的模糊粗糙集知识获取的方法。实验和实例分析表明该方法的正确性和有效性。