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摘要:
对传统PSO算法中种群产生方式的特点,结合根据历史信息直接取样生成新种群的思想,抽象出动态概率粒子群优化(DPPSO)模型,并给出了该模型的形式化描述;同时提出了DPPSO模型可以采用的几种动态概率进化算子,最后通过常用Benchmark函数优化问题对DPPSO模型采用不同进化算子时的性能进行了实验分析.实验结果验证了DPPSO模型及所提出的进化算子的有效性,同时根据实验结果提出了进化算子设计与选择的指导性建议,并对相关参数设置也做了分析和讨论.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 动态概率粒子群优化模型及实验分析
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 群智能 动态概率粒子群优化模型 种群生成方式 速度属性 动态概率进化算子
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 人工智能及图像处理
研究方向 页码范围 222-226
页数 5页 分类号 TP18
字数 6067字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.02.053
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 邢汉承 东南大学计算机科学与工程学院 56 721 13.0 25.0
2 王蓁蓁 东南大学计算机科学与工程学院 11 221 4.0 11.0
3 张志政 东南大学计算机科学与工程学院 18 244 6.0 15.0
7 倪庆剑 东南大学计算机科学与工程学院 14 246 6.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
群智能
动态概率粒子群优化模型
种群生成方式
速度属性
动态概率进化算子
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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