基于余弦函数改进的PSO算法及其仿真

来源 :计算机应用 | 被引量 : 13次 | 上传用户：zcy124589

【摘要】

：

粒子群算法具有简单、易于实现等优点在科学与工程领域得到了很好的验证,但是粒子群优化算法与其他进化算法一样存在容易陷入局部极小和早熟收敛等缺点。分析了其存在缺点的主要原因,并此基础上提出了一种改进的粒子群算法(CPSO)。利用余弦函数非线性改变惯性权重、对称改变学习因子进一步提高了粒子的学习能力,同时引入了细菌趋化操作用以维持种群多样性,使得CPSO算法性能在一定程度上优于标准粒子群(SPSO)算法

【作者】

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张敏黄强许周钊姜柏庄

【机构】

：

湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南省电力公司岳阳汨罗电力局

【出处】

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计算机应用

【发表日期】

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2013年02期

【关键词】

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粒子群优化惯性权重学习因子细菌趋化种群多样性早熟收敛 Particle Swarm Optimization （PSO） inertia weight

【基金项目】

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湖南省教育厅资助项目（09A025）,湖南科技大学创新基金资助项目（S110114）.

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