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摘要:
在已有多目标粒子群优化算法(CMOPSO)研究和分析的基础上,为提高算法的聚合性和分布性.设计了一种新的精英档案维护及全局最优值选取策略,同时,使用动态全局最优值设置策略对原有算法的粒子速度更新公式进行扩展,以增强粒子的搜索能力,克服早熟现象.通过对疏勒河项目区地下水监测网空间布局多目标优化计算,表明该算法是求解大规模复杂多目标优化问题的一种有效手段.
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文献信息
篇名 MOPSO算法及其在地下水监测网布局优化中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群优化 多目标优化 疏勒河灌区 地下水监测网 空间布局
年,卷(期) 2009,(22) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 187-190
页数 4页 分类号 TP18|TP301.6
字数 4378字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.22.060
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 王儒敬 中国科学院合肥智能机械研究所 95 665 14.0 21.0
2 蒋庆 中国科学院合肥智能机械研究所 2 6 1.0 2.0
3 胡海瀛 中国科学院合肥智能机械研究所 2 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
多目标优化
疏勒河灌区
地下水监测网
空间布局
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
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