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基于自适应认知域的粒子群性能改进方法
基于自适应认知域的粒子群性能改进方法
作者:
刘暾东
李素文
王颖
陈得宝
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
粒子群优化(PSO)
线性下降权重粒子群(LDWPSO)
认知域
阶梯形群体粒子群算法(LPSO)
摘要:
为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.
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边界处理
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粒子群优化
自适应参数调整
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全局最优性
基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法
混沌
均匀性
粒子群算法
适应度方差
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内容分析
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文献信息
篇名
基于自适应认知域的粒子群性能改进方法
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
粒子群优化(PSO)
线性下降权重粒子群(LDWPSO)
认知域
阶梯形群体粒子群算法(LPSO)
年,卷(期)
2009,(5)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
726-730
页数
5页
分类号
TP24
字数
2941字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6059.2009.05.008
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
刘暾东
厦门大学自动化系
52
255
9.0
13.0
2
陈得宝
淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院
38
253
10.0
13.0
3
李素文
淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院
21
90
5.0
8.0
4
王颖
厦门大学自动化系
27
240
10.0
15.0
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引证文献(0)
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2013(4)
引证文献(2)
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2016(3)
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二级引证文献(3)
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引证文献(0)
二级引证文献(1)
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线性下降权重粒子群(LDWPSO)
认知域
阶梯形群体粒子群算法(LPSO)
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
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:
Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:
http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:
安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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