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基于学习因子自适应改变的粒子群算法研究

             

摘要

标准粒子群算法的学习因子是固定值,但是研究发现这种取法却并不合适,会影响到算法的性能.本文通过研究得到以下结论:为了保证粒子群算法搜索到更广阔的空间以及粒子的收敛性,不管是调整单个学习因子还是两个同时调整,学习因子c1对应的函数都应该先凹后凸,而c2对应的函数应该先凸后凹;绝大多数情况下两个因子一起调整会比只调整一个要好;两种调整策略同样都是c1对应的函数先凹后凸、而c2对应的函数先凸后凹的情况时,非对称性调整优于对称性调整.

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