自适应双层粒子群优化算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hustmjh

【摘要】

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针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂问题时存在着早熟收敛和进化后期收敛速度较慢的问题,提出一种自适应双层粒子群优化算法(ADLPSO).在每次种群迭代时,利用双层粒子群中的记

【作者】

：

周志勇李荣雨

【机构】

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南京工业大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2016年11期

【关键词】

：

粒子群优化双层粒子群自适应惯性权重

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针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂问题时存在着早熟收敛和进化后期收敛速度较慢的问题,提出一种自适应双层粒子群优化算法(ADLPSO).在每次种群迭代时,利用双层粒子群中的记忆群体向全局最优位置靠近的特性,通过改进的粒子群更新公式更新记忆群体.同时为提高群体的多样性,对惯性权重进行自适应调整,并令自适应过程和双层粒子群的更新同步进行.仿真结果表明ADLPSO算法能够快速的得到更优解.

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