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- 作者： 焦国辉 （ 太原师范学院计算机中心 ）
- 出处： 564 2014 第14期 P8-11
- 关键词： 粒子群算法 个体决策 李雅普诺夫函数 稳定性
- 摘要： 针对改进的粒子群算法缺乏理论上稳定性证明及其相应的参数选择问题,利用李雅普诺夫稳定性理论对个体决策粒子群算法给予稳定性证明,并给出相应的参数选择方式,改变传统粒子群算法只能从仿真角度说明该算法的稳定性。采用几个常用的测试函数进行仿真实验,与其他改进的粒子群算法相比,结果表明该算法具有更好的性能。
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被引量：1
点击量：1
- 作者： 焦国辉 （ 太原师范学院计算机中心 ）
- 出处： 564 2014 第5B期 P8-11
- 作者： 焦国辉，陈鹏 （ 太原师范学院计算机中心；西安政治学院军事系 ）
- 出处： 613 2014 第14期 P18-20
- 关键词： 粒子群算法 适应值变化率 个体决策 认知系数
- 摘要： 传统的粒子群算法通过粒子的适应值大小来判断粒子好坏,作为智能体,粒子本身有决策能力,而这在粒子群算法中并没有体现出来。因此提出了一种新的粒子好坏的判断标准——适应值变化率。通过个体决策的方法和适应值变化率,利用粒子位置与对应的适应值信息对粒子群算法中的个体历史最优位置和认知系数进行决策。采用几个常用
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点击量：1
- 作者： 焦国辉，曾建潮 （ 太原师范学院计算机中心 ）
- 出处： 224 2013 第12卷 第2期 P74-77
- 关键词： 粒子群算法 个体决策 适应值变化率 认知系数 社会系数
- 摘要： 作为重要的参数,粒子群算法的认知系数与社会系数的选择策略要么始终把这两个系数设置为一个固定的数,要么在相同的代对所有粒子采用相同的参数设置.每个粒子有不同的生活经验,每个粒子会做出不同的个体决策,因此这两个参数应该不同.通过个体决策的机制和方法,文章通过一种新的适应值判别方法——适应值变化率来动态调
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被引量：1
- 作者： 焦国辉，曾建潮 （ 太原师范学院计算机中心；太原科技大学计算机学院 ）
- 出处： 1350 2013 第13期 P32-33
- 关键词： 粒子群算法 个体决策 历史适应值 非线性方程组
- 摘要： 作为一种智能优化算法,粒子群算法中的粒子有不同的生活经验,因此每个粒子会做出不同的个体决策,但是这种决策机制在粒子群算法中并没有体现出来,因此本文通过引入个体决策机制的理论和方法通过个体历史适应值信息来改进粒子群算法。改进的粒子群算法应用到非线性方程组求解问题中,仿真结果表明它具有较大的优势。