计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (1): 48-50.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.01.014
韦杏琼,周永权,黄华娟,罗德相
WEI Xing-qiong,ZHOU Yong-quan,HUANG Hua-juan,LUO De-xiang
摘要: 文中提出了云自适应粒子群优化(CAPSO)算法,根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重既具有传统的趋势性,满足快速寻优能力,又具有随机性,在提高收敛速度和保持种群多样性之间做了一个很好的权衡。通过典型函数优化实验表明,与标准粒子群算法相比,CAPSO具有较高的计算精度和较快的收敛速度。