| 具有动态调节机制的多粒子群改进算法及应用 |
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| 引用本文： | 安丽霞,张彩珍,侯志伟,包理群.具有动态调节机制的多粒子群改进算法及应用[J].兰州铁道学院学报,2015,34(1):71-76. |
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| 作者姓名： | 安丽霞 张彩珍 侯志伟 包理群 |
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| 作者单位： | 1. 兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州,730070
2. 兰州工业学院电子信息工程学院,甘肃兰州,730050 |
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| 基金项目： | 甘肃省高等学校科研项目资助 |
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| 摘 要： | 针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势.
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| 关 键 词： | 多组粒子群 分步协同进化 动态调节机制 混沌及高斯动态扰动 云自适应动态调整 FIR数字滤波器 |
Improved Algorithm of Multi-PSO with Dynamic Adjustment Mechanism and Its Application |
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| AN Li-xia,ZHANG Cai-zhen,HOU Zhi-wei,BAO Li-qun.Improved Algorithm of Multi-PSO with Dynamic Adjustment Mechanism and Its Application[J].Journal of Lanzhou Railway University,2015,34(1):71-76. |
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| Authors: | AN Li-xia ZHANG Cai-zhen HOU Zhi-wei BAO Li-qun |
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| Institution: | AN Li-xia;ZHANG Cai-zhen;HOU Zhi-wei;BAO Li-qun;School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University;Dept of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Institute of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-particle swarm optimization step coevolution dynamic adjustment mechanism chaos and Gauss dynamic disturbance cloud adaptive dynamic adjustment FIR digital filter |
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