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摘要:
借鉴内分泌系统的监督控制机制,提出了一种基于内分泌思想的多目标粒子群优化算法.根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素问的相互作用原理,考虑当前非劣解集中的个体对其最临近一类群体的监督控制,在粒子位置的更新过程中,引入当前粒子的类全局最优位置,使粒子位置的更新不仅受粒子运动到当前的最好位置和当前代粒子的最好位置影响,而且受其所属类中最好位置粒子的影响,实现粒子全局信息和局部信息的结合.设计了新的粒子群更新方案,为验证方法的有效性,对几个典型的多目标优化问题进行了仿真实验,通过与MOPSO、NSGA-Ⅱ两种方法的结果对比,表明算法有较好的收敛性和分布性.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种人工内分泌多目标微粒群方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 内分泌系统 非劣解 类全局最优 粒子群优化算法
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 50-52,83
页数 分类号 TP24
字数 4502字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.04.014
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 陈得宝 淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院 38 253 10.0 13.0
2 邹锋 淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院 2 6 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
内分泌系统
非劣解
类全局最优
粒子群优化算法
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
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