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摘要:
PSO算法(微粒群算法)是一种仿生优化技术,目前国内外对该算法的研究成果已经很丰富.然而PSO的数学基础还显得相对薄弱,对该算法的研究也仅仅限于在一维问题域内的收敛情况,对二维以及多维算法域收敛稳定性还缺乏深刻且具有普遍意义的理论分析.因此,在介绍分析一维问题域算法收敛的基础上,研究PSO算法在二维以及多维算法域内的收敛情况,从而寻求更加有利于微粒群算法收敛的参数选择.
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内容分析
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文献信息
篇名 PSO算法的收敛性及参数选择研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 微粒群算法 收敛性研究 参数选择
年,卷(期) 2007,(9) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 14-17
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 4322字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.09.005
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 陈通 天津大学管理学院 318 4120 32.0 46.0
2 刘晓峰 天津大学管理学院 34 723 14.0 26.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
微粒群算法
收敛性研究
参数选择
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
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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