10.3969/j.issn.1006-4303.2020.04.009
自适应学习因子的混沌二进制粒子群优化算法
针对二进制粒子群优化算法存在求解精度低的问题,提出一种自适应学习因子的混沌二进制粒子群优化算法(SABPSO).首先,SABPSO算法采用混沌策略初始化粒子种群;其次,根据适应度值以及当前粒子与最优粒子间距离设计粒子成长因子,反映种群的进化状态;再次,通过成长因子和迭代次数设计自适应学习因子更新机制;最后,实验结果表明:在4个经典测试函数上SABP-SO算法具有更有效的收敛性能.
混沌二进制、粒子群优化算法、成长因子、自适应学习因子
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目;浙江省重大科技计划项目
2020-07-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
411-417