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一种基于非线性系统的动态感知系数的自适应粒子群优化算法.PDF
第 卷 第 期 ( )
56 5 厦门大学学报 自然科学版 Vol.56 No.5
年 月 ( )
2017 9 Se.2017
JournalofXiamenUniversit NaturalScience p
y
: /
doi10.6043 .issn.0438-0479.201702023
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一种基于非线性系统的动态感知系数的
自适应粒子群优化算法
1 1 1 1 1 2 1*
, , , , , ,
郭振雄 陈玉叶 肖 可 何俊杰 刘 畅 潘书万 陈松岩
( , ; , )
厦门大学物理科学与技术学院 福建 厦门 华侨大学信息科学与工程学院 福建 厦门
1. 3610052. 361021
摘要: ,
在优化非线性复杂系统问题中 智能算法已成为一种重要手段 提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群
.
( , ) ( , ), ,
优化 articleswarmotimizationPSO算法 self-tunin PSO SPSO 将 PSO算法的感知系数与神经网络算法结合 并
p p g
,
于在线学习训练过程中动态调整感知系数 改善了 算法的计算效率以及全局收敛效率 进一步将 个相互关联的
PSO . 2
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神经网络 比例积分微分 roortioninterationdifferentiationPID神经网络及 SPSO神经网络结合起来 使其能有
p p g
, ——— (
效解决非线性控制模型的问题 为了验证该算法 引入了 个仿真例及 种 优化算法 传统
. 4 2 PSO PSO conventional
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PSO CPSO 和修正 PSO modifiedPSO MPSO 来比较 SPSO算法在解决控制问题中的非线性复杂系统的高效性 结
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