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摘要:
为了进一步提高粒子群优化(PSO)算法的性能,分析了PSO算法的信息共享机制及由个体最优位置构成的平衡点的作用,探讨了一个好的平衡点应满足的条件.在此分析基础上,根据对粒子邻域个体最优位置的不同利用方式,提出了两种利用有效信息的PSO(EIPSO)算法形式:EIPSO-1与EIPSO-2.EIPSO1算法中粒子的平衡点由性能不差于粒子当前位置的邻域个体最优位置组成,EIPSO-2中粒子的平衡点由粒子群中性能不差于当前粒子个体最优位置的粒子个体最优位置组成.EIPSO既充分利用了优秀邻域个体的信息,又避免了较差邻域个体的负面影响.5个测试函数的仿真结果及与其他PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.
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文献信息
篇名 利用有效信息的粒子群优化算法
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 工学
关键词 粒子群优化 平衡点 信息共享 多样性
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1227-1231,1240
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 4597字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7043.2008.11.016
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 冯全源 西南交通大学信息科学与技术学院 261 1853 19.0 26.0
2 林川 西南交通大学信息科学与技术学院 13 311 10.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
平衡点
信息共享
多样性
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
哈尔滨工程大学学报
月刊
1006-7043
23-1390/U
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
14-111
1980
chi
出版文献量(篇)
5623
总下载数(次)
16
总被引数(次)
45433
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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