典型文献
基于距离代价的自适应惯性权重粒子群优化算法
文献摘要：
由于不同等级种群的学习能力不一样,其步长大小也会不一样,该文提出了一种新的基于距离代价的自适应惯性权重粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据粒子位置的距离代价,将种群分为三个等级,对不同等级的种群采用不同的惯性权重策略更新粒子的速度和位置,并在每次迭代的过程中对全局最优加入一个扰动因子来增加粒子的多样性.通过仿真实验,将该文提出的PSO算法与其他几种粒子群优化算法进行对比,实验结果表明:在相同条件下该算法能以较少的迭代次数得到最优解,同时兼具好的收敛速度和高的收敛精度.
文献关键词：
粒子群优化算法;自适应惯性权重;粒子距离代价;DCAPSO;扰动因子
中图分类号：
作者姓名：
黄欣;丘刚玮;唐伟萍
作者机构：
广西农业职业技术大学信息与机电工程系,广西南宁530007;广西电力职业技术学院汽车与交通工程学院,广西南宁530007
文献出处：
引用格式：
[1]黄欣;丘刚玮;唐伟萍-.基于距离代价的自适应惯性权重粒子群优化算法)[J].电脑知识与技术,2022(05):52-55
A类：
粒子距离代价,DCAPSO
B类：
基于距离,自适应惯性权重,粒子群优化算法,不同等级,步长,长大,全局最优,扰动因子,迭代次数,最优解,收敛速度,收敛精度
AB值：
0.167056
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
