基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法.在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进.改进后的算法可以在运行过程中的不同阶段自适应地以余弦函数的变化方式调整惯性权重系数;在加速因子线性变化的基础上,基于一定的条件对加速因子进行扰动;并确定了相应条件参数的参数取值.通过几个经典的函数,对该算法进行了验证,并与相关文献中改进的粒子群优化算法进行了对比.结果表明,新算法不仅显著提高了收敛速度,而且能有效地改善早熟现象.
推荐文章
基于扰动的自适应粒子群优化算法
粒子群优化算法
极值扰动
惯性权重
柯西变异
基于自适应扰动的粒子群优化算法
粒子群优化算法
自适应扰动
多峰函数
全局优化
基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法
粒子群算法
个体最优位置
自适应变异
扰动
一种自适应扩展粒子群优化算法
粒子群优化算法
加速系数
个体最优位置
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 采用扰动加速因子的自适应粒子群优化算法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粒子群优化 加速因子 惯性较重系数
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 74-80
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 4018字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2012.04.014
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 姜建国 西安电子科技大学计算机学院 89 685 14.0 21.0
2 王向前 平顶山学院师范教育学院 20 95 4.0 9.0
3 李锦 西安电子科技大学计算机学院 7 205 5.0 7.0
4 龙秀萍 西安电子科技大学计算机学院 3 104 2.0 3.0
5 田旻 西安电子科技大学计算机学院 3 104 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (40)
共引文献  (298)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (65)
同被引文献  (271)
二级引证文献  (193)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2007(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2008(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2009(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2010(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(5)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(1)
2014(20)
  • 引证文献(15)
  • 二级引证文献(5)
2015(23)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(19)
2016(24)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(19)
2017(34)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(27)
2018(29)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(23)
2019(67)
  • 引证文献(13)
  • 二级引证文献(54)
2020(55)
  • 引证文献(10)
  • 二级引证文献(45)
研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
加速因子
惯性较重系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导