基于正态分布衰减惯性权重的粒子群优化算法

来源 :深圳大学学报(理工版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wkkyo

【摘要】

：

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法无法在提高收敛速度的同时避免早熟的缺陷,提出基于正态分布衰减惯性权重粒子群优化(normal distribution decay inert

【作者】

：

徐浩天季伟东孙小晴罗强

【机构】

：

哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

【出处】

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深圳大学学报(理工版)

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

人工智能群体智能算法粒子群算法惯性权重正态分布衰减策略

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(31971015);哈尔滨市科技局科技创新人才研究专项资助项目(2017RAQXJ050);哈尔滨师范大学硕士研究生创新科研资助项目(HSDSSCX2019-08)~~

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针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法无法在提高收敛速度的同时避免早熟的缺陷,提出基于正态分布衰减惯性权重粒子群优化(normal distribution decay inertial weight particle swarm optimization,NDPSO)算法.以正态分布曲线作为惯性权重的衰减策略曲线,通过引入控制因子对粒子的位置进行改善,使得NDPSO算法能很好的在优化过程中平衡全局搜索和局部搜索能力.使用8个标准函数测试分别对粒子群优化(pa

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