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       
摘要:
全面学习微粒群优化算法使用所有其它粒子的历史最好信息来更新粒子速度的策略改进标准微粒群算法,虽然一定程度避免陷入早熟,然而也存在到算法后期收敛速度急剧变慢的问题.采取兼顾粒子搜索范围和收敛速度方法并引入自适应的策略监视算法过程,当算法陷入停滞,即重新初始化,更新粒子系统,用复杂组合测试函数进行测试,表明了改进算法的有效性.
推荐文章
改进型人工鱼群算法及复杂函数全局优化方法
改进型人工鱼群算法
复杂函数
全局优化
智能算法
优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法
复杂函数优化
粒子群算法
鸽群算法
两阶段混合优化算法
一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法
函数优化
鲸鱼优化算法
自适应参数
小生境
函数全局优化的改进实数遗传算法
遗传算法
全局优化
适应度
混合选择
交叉策略
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 改进的CLPSO算法及对复杂组合函数的优化研究
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 优化 微粒群 CLPSO SA-CLPSO 组合测试函数
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 1963-1965,1968
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 2102字 语种 中文
DOI
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 潘瑜 江苏技术师范学院计算机科学与工程学院 27 90 6.0 8.0
2 吴访升 江苏技术师范学院计算机科学与工程学院 21 129 6.0 10.0
3 黄纯国 江苏技术师范学院计算机科学与工程学院 24 226 8.0 14.0
4 何胜 江苏技术师范学院计算机科学与工程学院 4 13 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (18)
二级引证文献  (10)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2016(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2017(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2019(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
优化
微粒群
CLPSO
SA-CLPSO
组合测试函数
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
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
总被引数(次)
161677
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导