【摘 要】
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An Extended Particle Swarm Optimizer (EPSO) is proposed in this paper. In this new algorithm, not only the local but also the global best position will impact t
【出 处】
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The Journal of China Universities of Posts and Telecommunica
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An Extended Particle Swarm Optimizer (EPSO) is proposed in this paper. In this new algorithm, not only the local but also the global best position will impact the particle’s velocity updating process. EPSO is an integration of Local Best paradigm (LBEST) and Global Best paradigm (GBEST) and it significantly enhances the performance of the conventional particle swarm optimizers. The experiment results have proved that EPSO deserves to be investigated.
In this new algorithm, not only the local but also the global best position will impact the particle’s velocity updating process. EPSO is an integration of Local Best paradigm (LBEST) and Global Best paradigm (GBEST) and it significantly enhances the performance of the conventional particle swarm optimizers. The experiment results have proved that EPSO deserves to be investigated.
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