[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 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种利用云模型对粒子群优化的改进方法，包括：对于每个粒子计算每次迭代最佳适配值的距离；获取粒子历史最佳位置和所有粒子中最佳位置；计算粒子的速度惯性项、第一学习率和第二学习率；计算粒子收敛速度；根据粒子当前位置和计算得到的粒子收敛速度，更新粒子的位置信息。本发明利用云模型对原有的粒子群算法进行改进，比原有粒子群算法加快了收敛速度，减少了计算时间，比原有粒子群算法获得更好的优化结果。 | ||
| 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 | ||
【主权项】：
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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京珈信科技有限公司，未经北京珈信科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810227678.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
