【摘 要】
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在传统粒子群相关搜索算法(PSO)基础上提出一种新的数字相关算法,自适应决策粒子群优化(ADI-PSO)相关搜索算法。ADI-PSO综合了自适应惯性因子和决策终止判定两种特点,使得该
【机 构】
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合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51375136）{国家科技支撑计划资助项目（20t1BAKl5807）
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在传统粒子群相关搜索算法(PSO)基础上提出一种新的数字相关算法,自适应决策粒子群优化(ADI-PSO)相关搜索算法。ADI-PSO综合了自适应惯性因子和决策终止判定两种特点,使得该算法能够通过在迭代过程中不断更新惯性因子加快收敛速度,同时能够智能判定终止与否,因而能更快的获取准确的搜索结果。通过两组对比试验验证了ADI-PSO算法的精度相对N-R算法接近一致,但搜索速度更快;粗糙散斑图下三种不同粒子群方法得到最佳适应度均值为-0.038 6、0.888 1、0.917 6,相较于传统PSO、LDI-PSO,ADI-PSO运算时间均值最少,稳定性更高,收敛速度更快,并能有效避免过早收敛。
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