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基于改进自适应权重多目标粒子群算法的分布式电源优化配置-论文
基于改进自适应权重多目标粒子群算法的分布式电源优化配置-论文
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基于改进自适应权重多目标粒子群算法的分布式电源优化配置
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基于混沌自适应粒子群优化的matlab程序_粒子群算法_变权重_混沌粒子群算法_粒子群优化_优化算法
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文件包括带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，自适应权重法，随机权重法，变学习因子的粒子群算法，异步变化的学习因子，二阶粒子群算法，二阶振荡粒子群算法，混沌粒子群算法，混合粒子群算法，杂交粒子群算法，模拟退火算法
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matlab自适应权重法粒子群算法
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粒子群算法，又称粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法（Evolutionary Algorithm - EA），由Eberhart 博士和kennedy 博士于1995年提出，其源于对鸟群捕食的行为研究。
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提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念，并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系；考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性，从种群进化速度和种群聚合度两方面出发，提出了基于Sigmoid函数的惯性权重自适应调整方法。通过三个典型的多峰函数，将提出的算法(AS-PSO)与标准粒子群优化算法(SPSO)和基于Sigmoid函数的粒子群优化算法(S-PSO)进行了仿真分析比较，结
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自适应权重单目标粒子群算法，用于优化方程。
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Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化）AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）
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针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题，分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响，提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法（NWAPSO）。在优化过程中，惯性权重随迭代次数非线性变化，改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索，并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较。实验结果表明，该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势。特别对于高维、多峰等复杂非线性优化问题，算法的优越
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针对粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，提出了基于惯性权重对数递减的粒子群算法，并引入对数调整因子，对数调整因子的不同取值保证了算法搜索成功率。选取八种典型函数分别进行给定迭代次数和给定精度的仿真实验，并与标准PSO算法、惯性权重线性递减PSO算法、惯性权重高斯函数递减PSO算法进行比较。测试结果表明，该策略可以简便高效地提高算法的全局收敛性和收敛速度，并且具有较好的稳定性。求解大多数优化
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粒子群优化算法的性能主要受其中参数的影响，尤其是惯性权重的影响，选择合理的ω能够平衡算法的全局和局部搜索能力。根据当前粒子的函数值调整学习因子，利用局部搜索的方法确定惯性权重，提高了算法的鲁棒性能。最后对一些标准测试函数进行验证，实验分析表明该算法具有优越性能。
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为了平衡算法的探测能力和开采能力，提高粒子群算法在不同类型问题上的综合性能，提出了一种基于自适应多种群的粒子群优化算法（PSO-SMS）。算法包含重组、子群规模调整和探测三个模块。在演化初始阶段，整个种群被...
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针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷，提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采用去除速度项的粒子群简化结构，通过随机分布的方式获取惯性权重提高新算法的局部搜索和全局搜索能力，并且学习因子采用异步变化的策略来改善粒子的学习能力。考虑到个体之间的相互影响关系，每个粒子的个体极值用所有粒子个体极值的平均值代替。通过几个典型测试函数仿真及F-检验结果表明，提出的算
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