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粒子群优化算法研究进展
粒子群优化算法研究进展
作者:
倪庆剑
张志政
文巨峰
王蓁蓁
邢汉承
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
群智能
粒子群优化(PSO)
优化问题
摘要:
粒子群优化(PSO)算法作为一种仿生进化算法,是受到自然界生物群体行为机制的启发而提出的.本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制.然后着重就PSO算法的理论和应用研究现状进行综述,包括PSO算法的改进、PSO算法的参数设置、PSO算法的收敛性、PSO算法与其它算法的融合以及PSO算法在优化领域的典型应用,并进一步分析它们的研究重点和发展方向.最后是关于PSO算法面临的问题和研究展望,提出PSO算法研究中值得探讨的一些课题.
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文献信息
篇名
粒子群优化算法研究进展
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
群智能
粒子群优化(PSO)
优化问题
年,卷(期)
2007,(3)
所属期刊栏目
综述与评论
研究方向
页码范围
349-357
页数
9页
分类号
TP181
字数
8040字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6059.2007.03.010
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
邢汉承
东南大学计算机科学与工程学院
56
721
13.0
25.0
2
王蓁蓁
东南大学计算机科学与工程学院
11
221
4.0
11.0
3
张志政
东南大学计算机科学与工程学院
18
244
6.0
15.0
4
倪庆剑
东南大学计算机科学与工程学院
14
246
6.0
14.0
5
文巨峰
东南大学计算机科学与工程学院
13
266
8.0
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节点文献
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同被引文献
(264)
二级引证文献
(378)
1981(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1986(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1989(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1996(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1999(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2000(7)
参考文献(1)
二级参考文献(6)
2001(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2002(4)
参考文献(1)
二级参考文献(3)
2003(6)
参考文献(1)
二级参考文献(5)
2004(10)
参考文献(7)
二级参考文献(3)
2005(15)
参考文献(14)
二级参考文献(1)
2006(5)
参考文献(5)
二级参考文献(0)
2007(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)
2008(7)
引证文献(7)
二级引证文献(0)
2009(7)
引证文献(4)
二级引证文献(3)
2010(16)
引证文献(8)
二级引证文献(8)
2011(23)
引证文献(15)
二级引证文献(8)
2012(31)
引证文献(11)
二级引证文献(20)
2013(38)
引证文献(6)
二级引证文献(32)
2014(57)
引证文献(16)
二级引证文献(41)
2015(50)
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2017(51)
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二级引证文献(44)
2018(69)
引证文献(7)
二级引证文献(62)
2019(69)
引证文献(6)
二级引证文献(63)
2020(20)
引证文献(3)
二级引证文献(17)
研究主题发展历程
节点文献
群智能
粒子群优化(PSO)
优化问题
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
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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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