An improved cooperative PSO algorithm and its application in the flight control system

机译：一种改进的合作PSO算法及其在飞行控制系统中的应用

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Standard particle swarm optimization solely relies on iteration formula to update and depend on initial swarm samples. This can easily make it fall into local optimization. To solve the problem, a new algorithm is proposed using cooperate optimization between two particle swarms. It uses advanced Tent Mapping method to generate initial swarm sample, meanwhile adjusts inertia weight dynamically. This new algorithm can be used in flight control system and the simulation results are very promising.

机译：标准粒子群优化完全依赖于迭代公式来更新并取决于初始群样本。这可以很容易地使其属于局部优化。为了解决问题，提出了一种新的算法，使用两个粒子群之间的合作优化。它使用先进的帐篷映射方法来生成初始群样本，同时动态调整惯性重量。这种新算法可用于飞行控制系统，仿真结果非常有前途。

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来源
《International Conference on Automatic Control and Artificial Intelligence》|2013年||共5页
会议地点
作者
Liu Bao-ning; Zhang Wei-guo; Nie Rui;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP18-53;
关键词
Flight Control System; Particle Swarm Algorithm; Tent Mapping;

机译：飞行控制系统;粒子群算法;帐篷映射;

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