【摘 要】
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为提升离散粒子群优化算法(discrete PSO,DPSO)的全局收敛性和收敛效率,提出一种基于适应值的分段自适应惯性权重.根据粒子在空间搜索过程中适应度值的大小,将粒子的搜索性能
【机 构】
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贵州师范学院数学与计算机科学学院,贵州师范学院大数据科学与智能工程研究院
【出 处】
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内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)
【基金项目】
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贵州省科学技术基金项目资助(黔科合基础[2016]1114号);国家科技部和国家自然科学基金奖励补助项目(黔科合平台人才[2017]5790-10号);贵州省高技术产业示范工程专项项目(黔发改投资[2015]1588号);贵州省科技平台及人才团队专项资金项目(黔科合平台人才[2016]5609)
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为提升离散粒子群优化算法(discrete PSO,DPSO)的全局收敛性和收敛效率,提出一种基于适应值的分段自适应惯性权重.根据粒子在空间搜索过程中适应度值的大小,将粒子的搜索性能分为4个状态区,粒子处于不同的状态区,拥有不同的惯性权重值.当粒子当前的适应值接近粒子群中最优粒子的适应值时,应赋予粒子较小的惯性权重值,反之,应赋予粒子较大的惯性权重值.通过动态调整粒子所处各个阶段的搜索状态,来加速粒子向全局最优解收敛.提升DPSO算法的全局搜索性能,并将优化的DPSO算法应用于云平台的任务调度.仿真实验表
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