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《自动化学报》 2006年03期
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粒子群优化算法模型分析

潘峰  陈杰  甘明刚  蔡涛  涂序彦  
【摘要】:粒子群优化算法在优化问题中体现出良好的性能,但目前还没有对其运动特性,尤其是参数的选择与当粒子群体陷入局部极值点导致的早熟收敛情况的详细分析.分析了PSO算法中的三种粒子模型(Gbest,Pbest,Commom模型)的运动特性,给出了Gbest模型和Pbest 模型在没有新息获取时,单信息条件下的最大搜索空间.进一步证明了在减少了Lipschitz条件约束的条件下,Common模型渐进稳定的充分条件,将算法中惯量因子的取值范围扩大到 (-1,1),并从物理上进行了解释.

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【引证文献】
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1 苏守宝;汪继文;方杰;;粒子群优化技术的研究与应用进展[J];计算机技术与发展;2007年05期
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1 莫愿斌;粒子群优化算法的扩展与应用[D];浙江大学;2006年
【共引文献】
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1 莫愿斌;粒子群优化算法的扩展与应用[D];浙江大学;2006年
2 廖迎新;基于群体搜索策略的热轧加热炉多模型优化控制研究[D];中南大学;2006年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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