作　　者： ; ;

机构地区： 广州大学华软软件学院游戏系

出　　处： 《科技信息》 2013年第11期54-55,共2页

摘　　要： 文中提出了基于坐标旋转角的均值粒子群算法,其原理是:在每次迭代中,粒子的下一个飞行位置的方向与当前最好位置的方向之间偏角较大时,则粒子的位置和速度更新中加入一个角度来改变位置和速度的方向,同时角度也更新。通过典型函数优化实验表明,本文算法具有较高的计算精度和较快的收敛速度。 In this paper, mean particle swarm optimization algorithm based on coordinates rotation angle is proposed. Adding an angle to update the direction of the position and speed when the angle between the next flying position direction and the current best position direction is large during iteration, meanwhile the angle is updata. In all eases studied,the algorithm in this paper is greatly superior than others in the terms of efficiency.

关 键 词： 粒子群算法 均值粒子群算法 优化

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]