A modified particle swarm optimization algorithm based on dynamic learning factors and sharing method(基于动态因子和共享适应度的改进粒子群算法)

Authors :: TANYifeng(谭熠峰)
SUNTingting(孙婷婷)
XUXinming(徐新民)
Source :: Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 43, Iss 6, Pp 696-700 (2016)
Publication Year :: 2016
Publisher :: Zhejiang University Press, 2016.
Abstract: 为提高粒子群算法的收敛速度和优化性能，避免陷入局部最优，提出了一种基于动态学习因子和共享适应度函数的改进粒子群算法.在惯性权重w随着迭代次数非线性减少而动态调整学习因子的基础上，引入共享适应度函数.当算法未达到终止条件而收敛时，利用粒子和最优解间距离挑选一批粒子重新初始化形成新群体，并用共享适应度函数对新群体进行评价，新旧2个群体分别追随自己的局部最优解直至迭代结束.对4个典型多峰复杂函数的测试结果表明，该改进算法不仅加快了寻得最优解的速度，而且提高了粒子群算法全局收敛的性能.

Subjects :: 动态
 学习因子
 共享适应度
 粒子群算法
 Electronic computers. Computer science
QA75.5-76.95
Physics
QC1-999

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