Research on adaptive particle swarm optimization algorithm with curve increasing strategy
Research on adaptive particle swarm optimization algorithm with curve increasing strategy
1. School of Management Science & Engineering, Anhui University of Technology, Ma'anshan Anhui 243032, China
2. Qiutai Microelectronics Technology Co. Ltd. , Kunshan Jiangsu 215300, China
摘要
Swarm intelligence algorithm has become a hotspot in the field of evolutionary algorithm because of its strong dynamic optimization ability and simple implementation approach. The choice of control parameters has a great influence on the optimization performance of the algorithm. Firstly, this paper studied the particle swarm parameters from the point of mathematical derivation, then proposed an improved algorithm with inverse thinking curve increment strategy, which fitted the evolution formula of the particle itself. Finally, it verified that the algorithm has the following two outstanding advantages. It can effectively avoid the problem of precocity. In dealing with the problem of dimensional disaster, the optimization performance is stronger and has a good balance between global and local optimization performance. The algorithm is simple and can effectively solve the problem of low robustness and tedious manual parameter adjustment.
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61702006)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.09.0235
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2021年第38卷 第6期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 1653-1656,1661
文章编号: 1001-3695(2021)06-009-1653-04
发布历史
引用本文
吴凡, 洪思, 杨冰, 等. 曲线递增策略的自适应粒子群算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (6): 1653-1656,1661. (Wu Fan, Hong Si, Yang Bing, et al. Research on adaptive particle swarm optimization algorithm with curve increasing strategy [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (6): 1653-1656,1661. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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