基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制器参数优化,仿真结果表明:该算法具有良好的全局优化性能,能加快收敛速率,解决了随机优化算法收敛困难的问题,并提高寻优精度.
推荐文章
一种求解连续对象优化问题的改进蚁群算法
蚁群算法
TSP问题
连续对象优化问题
连续函数优化的一种新方法-蚁群算法
全局优化
蚁群算法
遗传算法
一种求解函数优化的混合蚁群算法
模拟进化
蚁群算法
遗传算法
函数优化
相位编码量子蚁群算法及在连续优化中的应用
量子计算
蚁群算法
相位编码
连续优化
优化算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 蚁群算法 连续空间优化 PID参数优化
年,卷(期) 2005,(34) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 217-220
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3746字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.34.068
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 付萍 华北电力大学自动化系 8 206 6.0 8.0
2 王学厚 华北电力大学自动化系 5 114 5.0 5.0
3 刘丽 华北电力大学自动化系 8 69 4.0 8.0
4 孙学勤 1 37 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (134)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (37)
同被引文献  (29)
二级引证文献  (222)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2005(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2006(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2007(8)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(0)
2008(5)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(2)
2009(17)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(12)
2010(21)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(20)
2011(27)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(24)
2012(24)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(21)
2013(24)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(23)
2014(27)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(26)
2015(28)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(27)
2016(23)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(19)
2017(16)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(15)
2018(13)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(11)
2019(18)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(17)
2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
连续空间优化
PID参数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导