期刊文章详细信息
基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法
Adaptive particle swarm optimization algorithm based on Sigmoid inertia weight
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]宝鸡文理学院计算机软件研究所,陕西宝鸡721007 [2]宝鸡文理学院计算信息科学研究所,陕西宝鸡721007
年 份:2008
卷 号:28
期 号:12
起止页码:3058-3061
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:针对粒子群优化算法存在的缺点,提出了基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法。一方面,引入粒子群早熟收敛的计算公式,以指导算法在进化过程中的具体执行策略,有效避免计算的盲目性,加快算法的收敛速度;另一方面,通过设定粒子群聚集程度的判定阈值,以使算法在线性递减惯性权值和基于Sigmoid函数思想的非线性递减惯性权值之间进行自适应地动态调整,从而有效减少了算法陷入局部最优的可能。测试函数仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。
关 键 词:粒子群优化 SIGMOID函数 惯性权重 平滑过渡 神经网络
分 类 号:TP301.6]
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