基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用
文献类型：期刊论文
| 作者 | 王闯 ; 韩非; 申雨轩; 李学贵; 董宏丽
|
| 刊名 | 自动化学报
 |
| 出版日期 | 2023 |
| 卷号 | 49期号:4页码:891-903 |
| 关键词 | 粒子群优化器 事件触发策略 全信息策略 去噪算法 变分模态分解 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200621 |
| 英文摘要 | 针对标准粒子群优化算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于事件触发的全信息粒子群优化算法(Event-triggering-based full-information particle swarm optimization, EFPSO).首先,引入一类基于粒子空间特性的事件触发策略实现粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)的模态切换,更好地维持了算法搜索和收敛能力之间的动态平衡.然后,鉴于引入历史信息能够降低算法陷入局部最优的可能性,提出一种全信息策略来克服PSO算法搜索能力不足的缺陷.数值仿真实验表明, EFPSO算法在种群多样性、收敛率、成功率方面优于其他改进的PSO算法.最后,应用EFPSO算法对变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)去噪算法进行改进,并在现场管道信号去噪取得了很好的效果. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56176]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王闯,韩非,申雨轩,等. 基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用[J]. 自动化学报,2023,49(4):891-903. |
| APA | 王闯,韩非,申雨轩,李学贵,&董宏丽.(2023).基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用.自动化学报,49(4),891-903. |
| MLA | 王闯,et al."基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用".自动化学报 49.4(2023):891-903. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。