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摘要:
在粒子群算法的基础上引入第3方随机项:随机数和全局最优、自身最优的差值的乘积项,对算法中的速度-位置更新方程进行了改进,更好地保持粒子群的多样性,使算法可以不断地进化,提高算法的收敛速度,避免过早陷入局部最优解的现象.分别采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Rastrigrin4个标准函数对其进行测试.对比结果表明引入第3方随机项的PSO基本模型和收敛因子模型比传统模型的最优适宜度精度和优化收敛速度都有所提高.因此,改进的算法表现出更强的求解能力.
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文献信息
篇名 具有随机附加项的PSO改进算法
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 人工智能 群智能 粒子群算法 速度-位置方程 随机因子
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 计算机软件与算法
研究方向 页码范围 2245-2247
页数 3页 分类号 TP306.1
字数 2631字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.10.001
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 胡亮 中国农业大学工学院 11 102 6.0 10.0
2 曹红珍 广州中医药大学信息技术学院 13 31 4.0 5.0
3 宫薇薇 中国农业大学工学院 5 22 2.0 4.0
4 郭立力 中国农业大学工学院 5 60 3.0 5.0
5 陈素 中国农业大学工学院 1 6 1.0 1.0
6 郑媛 中国农业大学工学院 1 6 1.0 1.0
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计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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