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摘要:
提出了一种新的自适应粒子群优化算法(AMPSO).该算法在运行过程中根据粒子群多样性的度量指标大小和当前最优解的大小来确定最优粒子的变异概率以对算法进行自适应变异,从而有效地增强了粒子群优化(PSO)算法跳出局部最优解的能力,使PSO算法既摆脱了后期易陷入局部最优点的束缚,又保持了其前期搜索速度快的优点.对几个典型函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.
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文献信息
篇名 基于实数编码的自适应粒子群优化算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群优化 自适应 粒子群多样性 实数编码
年,卷(期) 2006,(20) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 39-40,54
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2489字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.20.012
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 刘淳安 宝鸡文理学院数学系 50 419 12.0 18.0
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粒子群优化
自适应
粒子群多样性
实数编码
研究起点
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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
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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