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摘要:
为了解决动态改变惯性权重的自适应粒子群算法不易跳出局部最优的问题,提出了一种自适应变异的动态粒子群优化算法.在算法中引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优.对几种典型函数的测试结果表明,该算法的收敛速度明显优于文献算法,收敛精度也有所提高.
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文献信息
篇名 新型的动态粒子群优化算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 惯性权重 自适应变异 学习因子
年,卷(期) 2011,(16) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 32-34
页数 分类号 TP301
字数 3437字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.16.010
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 王润芳 长春工业大学人文信息学院 13 41 4.0 6.0
2 裴志松 长春工业大学人文信息学院 16 53 5.0 6.0
3 张耀军 信阳农业高等专科学校计算机系 5 23 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
惯性权重
自适应变异
学习因子
研究起点
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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
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