| 一种基于距离的自适应模糊粒子群优化算法 |
| 李朔枫[1] 李太勇[2] |
| 关键词：粒子群 距离度量 惯性权值 模糊集 隶属函数 |
| 主要内容：传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）在更新粒子的速度时忽略了各粒子间的差异,在一次迭代中,各粒子采用相同的惯性权值来更新粒子的速度。为了体现各粒子的差异,提出了一种基于距离度量的自适应模糊粒子群优化算法（Distance-based Adaptive Fuzzy Particle Swarm Optimization,DAFPSO）。DAFPSO根据各粒子与最优粒子的差异,设计了相应的隶属函数来自适应地调整粒子的惯性权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,从而验证了DAFPSO算法的有效性。 |
| 《计算机科学》 2011,38(8).-257-259 |
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