原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
提出了改进的粒子群优化算法.基于4个不同的基准函数对所提算法与1995年Kennedy和Eberhart提出的常规PSO作了比较.PSO最初是受到如鸟或鱼等生物群体的社会行为的启发而提出的,每一个体依照自身及群体的过去解决问题的最好办法来调整自己的最佳位置,通过重复这一过程来得出最佳值.这里提出的改进的PSO的关健之处在于:如果一个新的位置确实得到了改善,则每一个体就调整它的位置;如果不是这样,就根据概率来做出决定.这一策略是既避免盲目跳转又避免只简单地跳转到好的新位置而陷入局部最优.模拟结果表明改进的PSO总能比PSO找到更好的解决方法.
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文献信息
篇名 改进的粒子群优化算法
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 粒子群优化 评估计算 结构最优设计
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 70-72
页数 3页 分类号 TP312
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.02.020
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 张雯 13 71 5.0 8.0
2 罗雪春 5 48 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
评估计算
结构最优设计
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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