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曲线递增策略的自适应粒子群算法研究

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群智能算法以其动态寻优能力强、实现途径简单等特点不断成为进化算法领域的研究热点.控参的选择对算法寻优性能有着极大影响,首先从数学推导角度对粒子群参数进行深入研究,接着提出一种契合粒子本身进化公式的,且具有反向思维的曲线递增策略的改进算法.最后验证该算法具备以下两点突出优势:a)有效避免早熟问题,在处理维度灾难问题上,寻优性能更强,且具备良好的平衡全局与局部寻优性能;b)算法控参简单,可有效解决鲁棒性低且繁琐的人工调参问题.
Research on adaptive particle swarm optimization algorithm with curve increasing strategy

吴凡、洪思、杨冰、胡贤夫

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安徽工业大学 管理科学与工程学院,安徽 马鞍山243032

丘钛微电子科技有限公司,江苏 昆山215300

控参 数学推导 曲线递增 粒子群算法

国家自然科学基金

61702006

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.09.0235

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(6)
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