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摘要:
为了平衡微粒群算法中全局搜索和局部开发之间的关系,多阶段参数动态控制机制被引入了标准的微粒群算法.在多阶段参数动态控制微粒群优化算法(MDPSO)中,微粒群的搜索过程在逻辑上被划分为三个阶段,每一个阶段都有各自的优化目标,对应着每一个搜索阶段,代表微粒个体经验、种群经验、全局经验和种群排斥力、全局排斥力的5个加速常数将会按照不同的规律变化,控制种群经验和全局经验对微粒的吸引与种群重心和全局重心对微粒的排斥,可以很好地避免在优化过程初期容易出现的早熟收敛现象和在优化过程末期容易出现的收敛放慢现象.通过对标准函数的测试,验证了该方法有效性和可靠性.
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文献信息
篇名 多阶段参数动态控制微粒群优化算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多阶段 动态控制策略 微粒群算法 加速常数
年,卷(期) 2007,(30) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 47-49,100
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 4276字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.30.014
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 许家栋 西北工业大学电子信息学院 331 2081 18.0 30.0
2 曾渊 西北工业大学电子信息学院 11 28 3.0 4.0
3 宋涛 西北工业大学电子信息学院 9 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
多阶段
动态控制策略
微粒群算法
加速常数
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
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
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