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Logistic型混合自適應分數階達爾文粒子群優(yōu)化算法
CSTR:
作者:
作者單位:

(中國石油大學(xué)(華東)理學(xué)院, 山東 青島 266580)

作者簡(jiǎn)介:

榮 兵(1991- ),男,山東濱州人,碩士研究生,主要從事應用數學(xué)(群智能優(yōu)化算法、并行算法) 方向的研究。 陳 華(1972- ),男,山東聊城人,碩士生導師,副教授,主要從事數學(xué)領(lǐng)域方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(41474100);山東省自然科學(xué)基金(ZR2013DM015)。


Logistic-model Hybrid Adaptive Fractional Order Darwinian Partical Swarm Optimization Algorithm
Author:
Affiliation:

(College of Science, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對傳統的粒子群優(yōu)化算法中存在的問(wèn)題及分數階達爾文微粒群優(yōu)化(FDPSO)算法收斂速度慢,收斂精度不高的問(wèn)題,改進(jìn)其算法中分數階速度更新策略,同時(shí)引入Logistic型混合分數階自適應動(dòng)態(tài)調整策略,得到一種改進(jìn)的自適應分數階達爾文粒子群優(yōu)化(LFDPSO)算法,并通過(guò)相應理論分析,證明了該算法在給定條件下的收斂性,并由6個(gè)經(jīng)典函數的數值測驗表明,Logistic型混合自適應分數階達爾文粒子群(LFDPSO)算法在收斂精度和收斂速度上得到了有效改善與提高,粒子在局部最優(yōu)時(shí)的逃逸能力、全局尋優(yōu)及智能搜索能力顯著(zhù)增強。

    Abstract:

    Aiming at the problems existing in the traditional particle swarm optimization algorithm and the problems existing in convergence speed and precision of fractional order Darwin particle swarm optimization (FDPSO) algorithm, improved the fractional order velocity update strategy of the algorithm, at the same time introduce dynamic logistic model hybrid adaptive strategy of the fractional order to form LFDPSO algorithm, through theoretical analysis and prove the convergence of the iterative algorithm under given conditions, and the experiments by six classical test functions show that the LFDPSO algorithm on the convergence accuracy and convergence speed has been further improved and enhanced, the escape ability of particles in local optimum, global optimization and intelligent search ability have achieved effective improvement.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

榮兵,陳華. Logistic型混合自適應分數階達爾文粒子群優(yōu)化算法計算機測量與控制[J].,2017,25(8):221-225.

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歷史
  • 收稿日期:2017-02-23
  • 最后修改日期:2017-03-14
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-08
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文章二維碼
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