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摘要:
粒子群优化算法由于简单有效而受到重视,但其求解过程容易陷入局部极值点以及存在收敛速度慢和稳定性较差等问题.提出自竞争粒子群优化算法,在优化过程中依适应值将劣势粒子予以淘汰,重新初始化,增强了搜索能力.同时,给出了惯性权值因子按非线性Logistic模型递减取值方法.实验结果表明,该方法是可行的,而且提高了收敛速度,增强了稳定性,达优率得到了提高.
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文献信息
篇名 自竞争粒子群优化算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 自竞争 粒子群优化 非线性 Logistic模型
年,卷(期) 2009,(12) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 111-113
页数 3页 分类号 TP3
字数 2761字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.12.037
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 王联国 甘肃农业大学信息科学技术学院 100 903 14.0 27.0
3 施秋红 甘肃农业大学信息科学技术学院 11 235 6.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
自竞争
粒子群优化
非线性
Logistic模型
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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