云自适应粒子群优化算法在数值积分中的应用OACSCDCSTPCD
Numerical integral method research based on Cloud Adaptive Particle Swarm Optimization algorithm
为了提高传统自适应粒子群优化算法的鲁棒性,由X条件云发生器自适应调整粒子的惯性权重,提出云自适应粒子群优化算法.由于云滴具有随机性和稳定倾向性的特点,使得惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高了收敛速度.通过对求解任意函数数值积分的实验表明,该算法计算精度高、求解速度快,是求解数值积分的一种有效的方法.
In order to improve robustness of the traditional adaptive particle swarm optimization algorithm, a novel adaptive algorithm which is called Cloud Adaptive Particle Swarm Optimization algorithm (CAPSO) is proposed. In the CAPSO, the inertia weight is adaptively varied depending on X-conditional cloud generator. CAPSO can improve its convergence capacity because of the stable tendency of cloud model. Meanwhile, it can remarkably avoid a local minimum using th…查看全部>>
梁莉莉;韦修喜
广西民族大学理学院,南宁530006广西国际商务职业技术学院信息工程系,南宁530007
信息技术与安全科学
云理论自适应粒子群优化算法云自适应粒子群优化算法数值积分
cloud theory Adaptive Particle Swarm Optimization algorithm(APSO) Cloud Adaptive Particle Swarm
《计算机工程与应用》 2012 (24)
53-56,84,5
广西自然科学基金(No.0991086)广西教育厅科研项目(No.201010LX088)广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室资助.
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