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摘要:
针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法.该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力.对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能.
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文献信息
篇名 一种混沌粒子群算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 粒子群算法 混沌权重 平均粒子速度 加速系数
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 85-88
页数 分类号 TP301.6
字数 3223字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.12.023
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 孙湘 江苏大学附属医院信息科 11 111 5.0 10.0
2 周大为 江苏大学汽车与交通工程学院 8 187 5.0 8.0
3 张希望 江苏大学汽车与交通工程学院 2 73 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
混沌权重
平均粒子速度
加速系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
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11
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59030
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