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摘要:
提出了一种改进的粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO),使用了一种新型的变异策略,并在搜索过程中将部分邻近的个体聚集成核,从而形成多子群引导粒子探测新的搜索区域,采用了简单易行的罚函数约束处理机制,使算法在求解较难的非线性约束优化问题时具有很强的全局搜索能力与效率.对比数值实验结果表明,该算法能够有效、稳定地求解非线性约束优化问题.
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文献信息
篇名 改进的粒子群算法求解非线性约束优化问题
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群 多子群 非线性约束优化
年,卷(期) 2007,(24) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 61-64
页数 4页 分类号 TP18
字数 4989字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.24.016
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 郑金华 湘潭大学信息工程学院 134 1464 20.0 31.0
2 吴茜 湘潭大学信息工程学院 1 22 1.0 1.0
3 宋武 湘潭大学信息工程学院 2 42 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群
多子群
非线性约束优化
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
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
教育部留学回国人员科研启动基金
英文译名:the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars, State Education Ministry
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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