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Affiliation of Author(s):计算机科学与数学学院

Journal:计算机科学

Funded by:省、自治区、直辖市科技项目

Key Words:　粒子群算法，权重递增，群体智能，进化计算

Abstract:粒子群算法（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　Ｓｗａｒｍ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）是仿真生物群体的社会行为的一种智能优化算法，现在已广 泛应用到各种优化计算中。ＰＳＯ算法的权重参数采用随迭代而递减的时变策略，权重时变值一般是根据试验结果来 确定的，很少通过理论分析来选择权重。利用ＰＳＯ算法的理论模型，分析权重值对算法的影响，并说明ＰＳＯ算法采用时变权重的合理性。进一步根据分析模型，提出一种权重可以随迭代而递增的ＰＳＯ算法模型。通过利用经典的基准函数，经仿真试验验证，这种权重递增的ＰＳＯ算法优于传统权重递减的ＰＳＯ算法，并且其性能与标准ＰＳＯ算法相当。

Indexed by:Journal paper

Document Code:7253

Volume:41

Issue:3

Page Number:59-64:86

ISSN No.:1002-137X

Translation or Not:no

CN No.:50-1075/TP

Date of Publication:2014-03-01