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摘要:
针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算予的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以调节粒子的全局搜索和局部搜索能力.对几个典型函数的测试结果表明,该算法在收敛速度和精度上有大幅度的提高,且有很强的避免陷入局优的能力,性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法.
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文献信息
篇名 权重自适应调整的混沌量子粒子群优化
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 群体智能 粒子群优化 量子粒子群优化 惯性权重自适应调整
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 46-48
页数 3页 分类号 TP301
字数 2909字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.014
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 陈森发 3 24 3.0 3.0
2 程伟 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
群体智能
粒子群优化
量子粒子群优化
惯性权重自适应调整
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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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
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