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一种基于去个性化理论的粒子群算法

来源期刊:控制与决策2013年第10期

论文作者:喻飞 李元香 魏波 徐星

文章页码:1520 - 1524

关键词:粒子群算法;去个性化;群体智能;

摘    要:针对粒子群优化算法(PSO)在求解复杂问题时收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,从社会心理学角度阐述PSO算法,将群体社会学中去个性化效应的社会认同模型(SIDE)引入其中,提出一种基于去个性化理论的粒子群算法(DTPSO).该算法通过个体粒子融入群体中表现出来的去个性化行为(个性与趋同的平衡)维持群体粒子的多样性和有效性.仿真实验表明,DTPSO算法收敛速度快、收敛精度高、稳定性好.

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一种基于去个性化理论的粒子群算法

喻飞1,2,3,李元香1,2,魏波1,2,徐星4

1. 武汉大学软件工程国家重点实验室2. 武汉大学计算机学院3. 闽南师范大学物理与信息工程学院4. 景德镇陶瓷学院信息工程学院

摘 要:针对粒子群优化算法(PSO)在求解复杂问题时收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,从社会心理学角度阐述PSO算法,将群体社会学中去个性化效应的社会认同模型(SIDE)引入其中,提出一种基于去个性化理论的粒子群算法(DTPSO).该算法通过个体粒子融入群体中表现出来的去个性化行为(个性与趋同的平衡)维持群体粒子的多样性和有效性.仿真实验表明,DTPSO算法收敛速度快、收敛精度高、稳定性好.

关键词:粒子群算法;去个性化;群体智能;

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