【摘 要】
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分析了微粒群优化(PSO)算法的信息共享机制及由个体最优位置构成的平衡点的作用。在此基础上，提出了4种使用不同信息共享策略的PSO算法，并用5个经典测试函数测试比较了它们的性
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院，成都，610031
【出 处】
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2007全国控制科学与工程博士生学术论坛
论文部分内容阅读
分析了微粒群优化(PSO)算法的信息共享机制及由个体最优位置构成的平衡点的作用。在此基础上，提出了4种使用不同信息共享策略的PSO算法，并用5个经典测试函数测试比较了它们的性能。仿真结果表明本文提出的部分信息共享策略可以明显改善PSO算法的性能。通过对PSO算法理论与仿真结果的分析，总结了好的信息共享策略应满足的一些条件：即粒子要有选择地共享邻域个体的信息以保证粒子的平衡点具有良好的质量与多样性，同时又会不过于随机地变化。
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