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摘要:
粒子群算法与细菌觅食算法在优化问题中均体现了较好的性能,但由于各自特定的进化机制,也都存在缺点.粒子群优化( PSO)算法在优化过程中过快陷入局部极值,为了避免这个缺陷,提出了一种新的混合算法.通过PSO算法完成整个空间的全局搜索,通过细菌觅食算法(BFOA)中的趋向性运动算子完成局部搜索的功能,再通过典型函数进行测试,结果表明新算法可以有效弥补细菌觅食算法速度不快和粒子群算法精度不高的缺陷,同时部分地避免了局部收敛的问题,从而适用于解决复杂函数的优化问题.
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细菌觅食算法
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内容分析
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文献信息
篇名 基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究
来源期刊 系统仿真技术 学科 工学
关键词 粒子群优化 细菌觅食算法 混合算法
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 论文交流
研究方向 页码范围 23-26
页数 分类号 TP391
字数 1970字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1964.2012.01.005
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 刘伟 东北石油大学电气信息工程学院 45 130 5.0 9.0
2 孙宏伟 9 11 3.0 3.0
3 陈舒 东北石油大学电气信息工程学院 2 8 2.0 2.0
4 王圣慧 东北石油大学电气信息工程学院 2 8 2.0 2.0
5 李铁山 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
细菌觅食算法
混合算法
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
系统仿真技术
季刊
1673-1964
31-1945/TP
大16开
上海市四平路1239号同济大学242信箱
2005
chi
出版文献量(篇)
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