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首页 > 过刊浏览>2008年第23卷第7期 >776-780
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克服恋食行为的PSO算法改进研究
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作者:
作者单位:

重庆大学输变电设备及系统安全与新技术国家重点实验室 400044

作者简介:

罗辞勇

通讯作者:

中图分类号:

TP18

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    基本粒子群优化算法(PSO)存在易陷入局部极值的缺点.为此,研究鸟群迁徙觅食中的行为习惯,以加强PSO的鸟群社会模型和对鸟群行为的模拟.在所提出的改进算法中,历史飞行速度在实际觅食中不作为判断因子,只有发生位置重复时粒子才发生变异或摄动,以此增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高.

    Abstract:

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引用本文

罗辞勇,陈民铀.克服恋食行为的PSO算法改进研究[J].控制与决策,2008,23(7):776-780

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  • 收稿日期:2007-05-24
  • 最后修改日期:2007-09-17
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  • 在线发布日期: 2008-07-20
  • 出版日期:
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