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摘要:
针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构.通过构造单个粒子的最优序列代替单一的进化方向和类似于蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种进化可能方向,提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力.算法同时设计了最优序列的加入规则和基于粒子群聚度的最优序列动态长度控制方法.改进后的混合粒子群算法保证了算法拥有更强的搜索能力,也保留了粒子群算法高效优化的特点.仿真实验证明,混合粒子群方法相对传统方法而言具有明显的精度优势.
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文献信息
篇名 混合粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 高维复杂函数 全局优化 粒子群算法 进化计算
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 软件、算法与仿真
研究方向 页码范围 1471-1474
页数 4页 分类号 TP18
字数 4125字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-506X.2005.08.039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沈春林 南京航空航天大学自动化学院 167 2275 26.0 37.0
2 谭皓 南京航空航天大学自动化学院 9 201 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
高维复杂函数
全局优化
粒子群算法
进化计算
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引文网络交叉学科
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系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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