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检索条件"主题词=Nonlinear self-adaptation of inertia weight and linear self-adaptation of learning factors"

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Research on an improved PSO algorithm with dual self-adaptation and dual variation 19

Research on an improved PSO algorithm with dual self-adaptat...

引用

19th IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (IEEE ICMA)

作者： Chen, Mingjie Wang, Yuchao Li, Peng Fu, Huixuan Harbin Engn Univ Coll Intelligent Syst & Engn Harbin Heilongjiang Peoples R China

ISBN: (数字)9781665408530

ISBN: (纸本)9781665408530;9781665408523

Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a global optimization evolutionary algorithm which simulates the foraging behavior of birds. In view of the problems of premature convergence and prematurity of standard PSO algorithm, an improved particle swarm optimization algorithm with dual self-adaptation and dual variation is proposed, to overcome the shortcomings of the existing improved PSO algorithm with linear inertia weight and motion direction variation. A nonlinear selfadaptive improvement of inertia weight and a linear self-adaptive improvement of learning factor are presented to improve the scope and precision of the optimal search for the balanced population, to strengthen the global search ability in the initial stage of optimization and to enhance the local search ability in the later stage of optimization. Moreover, in the later period of motion, the variation from the motion directions of some particles and the variation from initial values of a few particles are used to increase the diversity of the population and enlarge the searching range of the particles, so as to prevent the particles from falling into the local optimal solution. The improved PSO algorithm with dual self-adaptation and dual variation is applied to function optimization. The simulation results show that the algorithm can effectively improve the convergence rate and precision of the algorithm, and avoid premature convergence.

关键词： nonlinear self-adaptation of inertia weight and linear self-adaptation of learning factors variation from motion direction and initial value of particles improved PSO algorithm function optimization

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