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平均计算时间复杂度优化的动态粒子群优化算法

王沁李磊陆成勇孙富明

Ji suan ji ke xue, 2010, Vol.37 (3), p.191-194

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題名:
平均计算时间复杂度优化的动态粒子群优化算法
著者: 王沁李磊陆成勇孙富明
主題: 动态 ; 变异 ; 多峰值函数优化 ; 平均计算时间复杂度 ; 粒子群优化
所屬期刊: Ji suan ji ke xue, 2010, Vol.37 (3), p.191-194
描述: 粒子群优化（PSO： Particle Swarm Optimization）算法已经被广泛地应用，其中包括大量实时性要求很高的领域，如宽带数字信号处理。传统PSO算法需要对大量粒子分别进行若千次迭代运算，这将导致该算法的平均计算时间复杂度较高，运算延时大，不能满足这种高实时性要求。因此，需要在不影响性能的前提下降低PSO算法的平均计算时间复杂度。提出了一种粒子数量可变的动态粒子群优化（DPSO： Dynamic PSO）算法，其核心是丢弃粒子判定条件，在迭代过程中，根据该条件动态地抛弃一些粒子，从而降低算法的平均计算时间复杂度。此外，在算法迭代过程中对粒子的个体极值进行变异，从而避免陷入局部最优解。实验和理论分析结果表明，在算法的平均计算时间复杂度方面，对于相同的优化结果，DPSO算法的平均计算时间复杂度比传统PSO算法降低了30%左右;在算法的性能方面，对于单峰值目标函数，DPSO算法与传统PSO算法的优化性能相当，而对于多峰值目标函数，DPSO算法的优化性能要优于传统PSO算法。
出版者: 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
語言: 中文
識別號: ISSN: 1002-137X
DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.03.046
資源來源: Alma/SFX Local Collection

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王沁 李磊 陆成勇 孙富明

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