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1. 粒距反馈的S函数粒子群权值调整策略
左旭坤 苏守宝
计算机应用    2012, 32 (10): 2724-2727.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02724
摘要846)      PDF (534KB)(396)    收藏
针对标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,很难适应复杂的非线性优化的问题,提出了一种基于粒距和S型函数的粒子群权值调整策略(SFIW)。利用S型函数能够在非线性和线性之间平滑过渡的特性,构造了基于Logistic方程的惯性权值函数。在优化过程中根据每个粒子的粒距大小,调整每个粒子的惯性权值函数的非线性系数,使得粒距较大的粒子获得较大的惯性权值、粒距较小的粒子获得较小的惯性权值,从而平衡算法的局部开发和全局探测能力。最后,通过对基准函数的仿真并与其他PSO算法比较,验证了算法的有效性和可行性。
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2. 基于粒距和动态区间的粒子群权值调整策略
左旭坤 苏守宝
计算机应用    2010, 30 (9): 2286-2289.  
摘要1533)      PDF (534KB)(864)    收藏
由于标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,因此很难适应复杂的非线性优化过程。针对这一问题,提出了一种基于粒距和动态区间的权值调整策略(PSSIW),根据粒子的粒距大小在动态区间内选取不同的权值,并通过区间的动态变化来控制算法的收敛速度。设计了四种不同的动态区间,并采用三个常用的标准测试函数测试不同区间对算法性能的影响。通过与标准粒子群算法比较发现,该策略提高了算法摆脱局部极值的能力,是一种新型全局收敛粒子群算法。
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