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浙江大学学报(工学版)
J4  2005, Vol. 39 Issue (9): 1286-1291    
论文     
基于反馈策略的自适应粒子群优化算法
俞欢军（浙江大学 化学工程系，浙江 杭州 310027）
张丽平（浙江大学 化学工程系，浙江 杭州 310027）
陈德钊（浙江大学 化学工程系，浙江 杭州 310027）
胡上序（浙江大学 化学工程系，浙江 杭州 310027）
 全文: PDF 
摘要：

为了克服常规粒子群优化（SPSO）算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点，提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化（APSO）算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快，采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数，来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析，建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系，并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明，与常规粒子群优化算法相比，该算法在多峰函数寻优时，成功率和精确度都有显著提高，且全局收敛速度快；在求解异或（XOR）分类问题时成功概率提高，收敛速度加快，APSO算法对神经网络的训练更加有效.
关键词： 早熟;  自适应算法;  粒子群优化    
出版日期: 2005-09-20
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（20276063）.
作者简介: 俞欢军（1969—），男，浙江余姚人，副教授，从事建模与优化，信息智能处理等研究.
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俞欢军
张丽平
陈德钊
胡上序

引用本文:

俞欢军 张丽平 陈德钊 胡上序. 基于反馈策略的自适应粒子群优化算法[J]. J4, 2005, 39(9): 1286-1291.

SHU Huan-Jun, ZHANG Li-Beng, CHEN De-Zhao, HU Shang-Xu. . J4, 2005, 39(9): 1286-1291.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2005/V39/I9/1286

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