[发明专利]一种利用云模型对粒子群优化的改进方法在审
| 申请号： | 201810227678.1 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN109102060A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 闵强 | 申请（专利权）人： | 北京珈信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京中企鸿阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11487 | 代理人： | 郭鸿雁 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区清河*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 粒子 粒子群算法 收敛 粒子群优化 最佳位置 粒子当前位置 改进 粒子计算 速度惯性 优化结果 原有的 迭代 适配 学习 更新 | ||
【权利要求书】：
1.一种利用云模型对粒子群优化的改进方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，对于每个粒子计算每次迭代最佳适配值的距离ei，i为粒子标号；
步骤S2，采用快速排序方式获取粒子历史最佳位置pid和所有粒子中最佳位置pgd，d为维度；
步骤S3，根据ei计算粒子的速度惯性项ω、第一学习率和第二学习率
步骤S4，根据pid、pgd、ω、和计算粒子收敛速度vid；
步骤S5，根据粒子当前位置xid和计算得到的粒子收敛速度vid，更新粒子的位置信息。
2.如权利要求1所述的利用云模型对粒子群优化的改进方法，其特征在于，在所述步骤S3中，
ω＝cloud1(ei)，
3.如权利要求1所述的利用云模型对粒子群优化的改进方法，其特征在于，在所述步骤S4中，
其中，rnd()标识随机数。
4.如权利要求1所述的利用云模型对粒子群优化的改进方法，其特征在于，在所述步骤S5中，更新后的粒子位置信息Xid为:
xid＝xid+vid。
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