一种改进的粒子群与差分进化混合算法OA
An improved hybrid algorithm based on PSO and DE algorithm
粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)在搜寻全局最优解时易出现局部最优、收敛速度慢、收敛精度低等缺点。为此,在基本的粒子群优化算法中引入了 Tent 混沌操作以及惯性权重的自适应调整操作,并且与加入了参数自适应调整操作的差分进化(DE,differential evoluation)算法进行融合,提出一种改进的自适应混沌粒子群(IPSO,improved particle swarm optimizati…查看全部>>
When searching for the globally optimal solution,there exist some shortcomings in PSO algorithm,such as easily falling into the local optimum value,the slow convergence and the low computational accuracy.In this paper,the Tent chaos and inertia weight adaptive ad-justment operation are introduced in the basic particle swarm optimization algorithm,which combines differential evolution algorithm with the parameter adaptive adjustment operation.An improved hybr…查看全部>>
任雪婷;贺兴时
西安工程大学 理学院，陕西西安 710048西安工程大学 理学院，陕西西安 710048
信息技术与安全科学
粒子群优化算法差分进化算法自适应混沌
particle swarm optimizationdifferential evolution algorithmadaptivechaos
《西安工程大学学报》 2016 (3)
380-387,8
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2014JM100)陕西省自然软科学研究计划资助项目
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