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摘要:
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术, 是一种基于迭代的优化工具.但是,该算法的本身特性决定了算法不趋向于搜索接近极值点的解空间,造成了PSO算法最终解的局部极值性不好;并且,PSO算法需要充分的迭代才能够得到比较好的解,在迭代步数受到限制或者随时可能中途停机的情况下往往不能够得到比较好的解.根据PSO的这些不足,提出了邻域搜索的f-PSO算法,该算法在PSO的迭代步骤中每次更新全局最优解的同时采用一步局部寻优过程.实验表明,该算法具有很强的理论价值,在运算能力不足、迭代不充分或中途停机的情况下,该算法仍然能够得到比较好的解.
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文献信息
篇名 邻域搜索的粒子群优化算法及其性能分析
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 粒子群优化算法(PSO) f局部寻优算子 性能分析
年,卷(期) 2006,(12) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 72-73,135
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 3296字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2006.12.024
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 冯林 122 1283 20.0 31.0
2 孙焘 35 460 10.0 20.0
3 颜世鹏 2 10 2.0 2.0
传播情况
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法(PSO)
f局部寻优算子
性能分析
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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