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摘要:
将GT算法和粒子群优化(PSO)算法结合并加以改进,采用non-uniform变异算子提高局部搜索能力和算法的稳定性,同时引入种群划分等策略,构建了一种新的演化算法(记为GT-POPDM-PSO).该算法比上述两种算法具有更好的性能,特别是对多峰函数优化等问题计算效果更好.
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文献信息
篇名 一种改进的演化算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 郭涛算法 粒子群优化算法 种群划分 non-uniform变异算子 多峰函数
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 1956-1958,1962
页数 4页 分类号 TP18
字数 4177字 语种 中文
DOI
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 陈明 湖南师范大学数学与计算机科学学院 21 110 4.0 10.0
2 全惠云 湖南师范大学数学与计算机科学学院 43 257 8.0 13.0
3 欧阳智敏 湖南师范大学数学与计算机科学学院 5 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
郭涛算法
粒子群优化算法
种群划分
non-uniform变异算子
多峰函数
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
论文1v1指导