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摘要:
种群的多样性是保证粒子群优化算法收敛的前提条件,基于此提出了一个概念清晰、运算量小的多样性定义,并从粒子在寻优过程中粒子聚合程度和速度进化程度出发分析粒子群的多样性.在此基础上,提出了一种基于动态权值的改进算法,算法能自适应的调整惯性因子以保持种群多样性,有效地避免了早熟收敛.仿真实验表明该算法不仅能加快种群的进化速度,而且还能增强算法的全局收敛性,收敛概率也从15%增加到100%.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于动态权值的粒子群算法的多样性分析
来源期刊 石油化工高等学校学报 学科 工学
关键词 多样性 粒子群算法 动态权值 早熟
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 计算机与控制
研究方向 页码范围 91-94
页数 4页 分类号 TP18
字数 3510字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-396X.2008.04.022
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 张宇林 淮阴工学院电信系 55 216 9.0 12.0
2 朱培逸 常熟理工学院自动化系 42 158 7.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多样性
粒子群算法
动态权值
早熟
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
石油化工高等学校学报
双月刊
1006-396X
21-1345/TE
大16开
辽宁省抚顺市望花区丹东路西段1号
8-267
1988
chi
出版文献量(篇)
2213
总下载数(次)
7
总被引数(次)
13636
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
论文1v1指导