【摘 要】
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粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）算法是通过对鸟群、鱼群等生物群体觅食现象的思考而产生的一种较新颖的群智能优化算法,近些年发展迅速,被广泛运用。其具有概念简单、实现容易、收敛速度快等优点。但PSO算法仍然面临搜索精度不高、局部收敛速度缓慢、尤其是对于复杂多峰问题易陷入局部最优,所得解分布不均匀等问题,由此吸引不少国内外学者对其进行大量的改进研究。本文针对现有的
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粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）算法是通过对鸟群、鱼群等生物群体觅食现象的思考而产生的一种较新颖的群智能优化算法,近些年发展迅速,被广泛运用。其具有概念简单、实现容易、收敛速度快等优点。但PSO算法仍然面临搜索精度不高、局部收敛速度缓慢、尤其是对于复杂多峰问题易陷入局部最优,所得解分布不均匀等问题,由此吸引不少国内外学者对其进行大量的改进研究。本文针对现有的分数阶PSO算法在迭代过程中存在对单个分数阶算子依赖性过强:表现为一方面算法的收敛速度随着分数阶算子值变大而减慢,另一方面,种群落入局部极值的概率随算法分数阶次值的变小而变高的问题,提出一种改进的分数阶粒子群算法（Improved Fractional Particle Swarm Optimization,IFPSO）,首先引入新的分数阶算子,并对惯性权重因子采用线性递减策略,对改进算法的速度和位置更新公式进行推导。多组测试函数的对比结果表明新的优化算法增强了粒子多样性,表现出对局部收敛的可控性和全局收敛的高效性,提升了算法捕捉全局最优解的能力。本文将IFPSO算法应用在支持向量机和K-means的参数寻优中:利用IFPSO算法求解约束优化问题,和支持向量机进行封装构建了单分类和多分类的预测模型,有效提升了模型的预测精准性;同时对K-means的聚类中心进行优化,提升了K-means算法搜索最优解的能力,也一定程度上降低了对于初始中心的依赖,通过仿真实验验证了IFPSO算法的有效性和稳定性。
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