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摘要:
针对高维复杂函数优化,标准PSO算法收敛速度慢,易陷入局部最优点的缺点,提出一个惯性权重函数使算法的全局与局部搜索能力得到良好平衡,以达到快速收敛;并且该算法通过在后期进行变异操作,有效地增强了算法跳出局部最优解的能力.通过对三个典型的测试函数的优化所做的对比实验,表明改进的算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果.
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文献信息
篇名 一种改进惯性权重的PSO算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群优化 惯性权重 变异
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 46-48,55
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3904字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.07.015
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 周育人 华南理工大学计算机科学与工程学院 26 561 9.0 23.0
2 刘伟 华南理工大学计算机科学与工程学院 34 467 13.0 21.0
传播情况
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引文网络
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2020(9)
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
惯性权重
变异
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
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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