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摘要:
基本粒子群优化算法(bPSO)具有容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢、精度低等缺陷,而舍弃了速度项的简化粒子群算法(sPSO)在保证了收敛速度和精度的同时使算法更加简练.文中提出了一种动态改变权值的简化粒子群算法.并经实验证明,该算法在搜优精度和收敛速度上具有明显的优势.
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邻域最优粒子
K-means聚类
聚类数
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关键词云
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文献信息
篇名 一种动态改变权值的简化粒子群算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 粒子群算法 简化粒子群算法 惯性权值
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 智能、算法、系统结构
研究方向 页码范围 137-139,144
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 2533字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.02.039
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 贾瑞玉 安徽大学计算机科学与技术学院 62 688 17.0 23.0
5 黄义堂 安徽大学计算机科学与技术学院 3 35 3.0 3.0
9 邢猛 安徽大学计算机科学与技术学院 3 27 2.0 3.0
传播情况
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2020(6)
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
简化粒子群算法
惯性权值
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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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