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摘要:
分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因.在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收敛速度之间做了一个很好的折哀.对两个经典函数仿真的结果表明APSO算法能够有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较快的收敛速度.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种自适应粒子群优化算法及其仿真研究
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 粒子群优化 早熟收敛 惯性权重 自适应参数调整
年,卷(期) 2006,(10) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 2969-2971
页数 3页 分类号 TP18
字数 2795字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.10.070
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 韩江洪 合肥工业大学计算机与信息学院 333 3281 24.0 43.0
2 魏振春 合肥工业大学计算机与信息学院 90 951 13.0 27.0
3 李正荣 合肥工业大学计算机与信息学院 3 199 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
早熟收敛
惯性权重
自适应参数调整
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
总被引数(次)
173926
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
论文1v1指导