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摘要:
提出了一种基于传统粒子群优化的两阶段实施方案,通过对一组测试函数的仿真表明,该方案以适当增加计算量为代价,提高了搜索成功率.对比实验表明,两阶段方案几乎在各种最大可迭代次数的约束下都能获得更好的搜索成功率,且对学习速度参数的敏感性降低,算法的搜索性能更稳健.实施该策略时,子群数量宜选取适中的数值,以综合考虑可靠性与计算成本2个因素.
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文献信息
篇名 基于两阶段策略的粒子群优化
来源期刊 北京邮电大学学报 学科 工学
关键词 粒子群优化 优化算法 全局优化 计算智能 群体智能
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 136-139
页数 4页 分类号 TN301.6
字数 3551字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-5321.2007.01.030
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 忻展红 北京邮电大学经济管理学院 81 467 11.0 17.0
2 徐俊杰 北京邮电大学经济管理学院 6 58 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
优化算法
全局优化
计算智能
群体智能
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
北京邮电大学学报
双月刊
1007-5321
11-3570/TN
大16开
北京海淀区西土城路10号
2-648
1960
chi
出版文献量(篇)
3472
总下载数(次)
19
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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