改進的云自適應粒子群優化算法
2010-12-31 00:00:00張艷瓊
計算機應用研究 2010年9期
摘要：為了提高基本PSO算法搜索性能和個體尋優能力，加快收斂速度，提出一種新的云自適應粒子群優化算法(CPSO)。此算法利用云滴具有隨機性、穩定傾向性等特點，結合不同粒子與全局最優點的距離動態變化的性質，提出云自適應調整算法用于計算慣性權重，并對新算法進行了描述。通過典型函數優化實驗表明，該算法較基本PSO明顯提高了全局搜索能力和收斂速度，改善了優化性能。
關鍵詞：粒子群優化；自適應參數調整；云模型；全局最優性
中圖分類號：TP301.6 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)09－3250－03
