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检索条件"主题词=Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm with a Two-Way Learning Method"

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详细简洁

排序：

improved adaptive particle swarm optimization algorithm with a two-way learning method

Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm with...

引用

第四届无线通信与应用国际会议

作者： Yawen Wang Qian Qian Yong Feng Yunfa Fu Faculty of Information Engineering and Automation Kunming University of Science and Technology Yunnan Key Laboratory of Computer Technology Applications Kunming University of Science and Technology

Traditional particle swarm optimization algorithm has some disadvantages, such as slow convergence speed and easy to fall into local extremes. In order to improve the performance, an improved adaptive particle swarm optimization algorithm with a two-way learning method is proposed. First, the algorithm adaptively adjusts the algorithm according to the iteration periods of the optimization ***, the inertia weight and the value of the learning factor are changed nonlinearly, so as to better balance the search behavior of the particles in the group;Second,the idea of beetle search is introduced into the particle swarm algorithm to form a new two-way learning mechanism, which overcomes the limitations of the traditional particle swarm algorithm and help to increase the diversity of the *** this way, the search scope is expanded, and the search accuracy of the algorithm is enhanced. Finally, the simulation is carried out on several multi-dimensional functions, and compared with other two related algorithms. The experimental results show that under the same experimental conditions, the improved algorithm has obvious advantages in optimization ability and convergence speed.

关键词： swarm improved adaptive particle swarm optimization algorithm with a two-way learning method swarm

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