【摘 要】
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针对标准粒子群优化算法(SPSO)中惯性权线性变化不能适应复杂的非线性优化搜索问题,提出一种新的自适应标准粒子群优化算法(ASPSO),该算法根据粒子距最优位置的距离测度值和粒子的进化速度动态地改变惯性权系数,并使用反馈策略维持进化过程中种群多样性,避免搜索陷入局部最优。对几个典型的函数的测试结果表明,ASPSO明显优于SPSO算法。将APSO算法应用于人脸检测,实验结果表明APSO在该应用上是有
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009
【出 处】
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全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)
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针对标准粒子群优化算法(SPSO)中惯性权线性变化不能适应复杂的非线性优化搜索问题,提出一种新的自适应标准粒子群优化算法(ASPSO),该算法根据粒子距最优位置的距离测度值和粒子的进化速度动态地改变惯性权系数,并使用反馈策略维持进化过程中种群多样性,避免搜索陷入局部最优。对几个典型的函数的测试结果表明,ASPSO明显优于SPSO算法。将APSO算法应用于人脸检测,实验结果表明APSO在该应用上是有效的。
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