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改进的PSO算法中学习因子(c1,c2)取值的实验与分析
改进的PSO算法中学习因子(c1,c2)取值的实验与分析
作者:
任凤鸣
李丽娟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
改进PSO算法
学习因子
桁架结构
摘要:
采用改进的粒子群算法(IPSO),以桁架结构为例,采用不同取值的c1,c2进行了3个算例的优化设计,通过对计算过程和结果的实验和分析,得出了适合于桁架结构优化设计的学习因子(c1,c2)的取值规律.
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关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
改进的PSO算法中学习因子(c1,c2)取值的实验与分析
来源期刊
广东工业大学学报
学科
工学
关键词
改进PSO算法
学习因子
桁架结构
年,卷(期)
2008,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
86-89
页数
4页
分类号
TU323.4
字数
3170字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-7162.2008.01.021
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
李丽娟
广东工业大学建设学院
132
1922
26.0
37.0
2
任凤鸣
广东工业大学建设学院
17
135
6.0
11.0
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被引次数趋势
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引文网络
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2020(6)
引证文献(1)
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节点文献
改进PSO算法
学习因子
桁架结构
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
广东工业大学学报
主办单位:
广东工业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-7162
CN:
44-1428/T
开本:
16开
出版地:
广东省广州市东风东路729号
邮发代号:
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
2262
总下载数(次)
2
总被引数(次)
11966
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:
Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:
http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:
研究团队
学科类型:
期刊文献
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