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摘要:
本文提出了一种能够保证以概率1收敛于全局最优解的改进粒子群优化(IPSO)算法.算法在运行过程中根据粒子的浓度和趋同性函数来确定当前粒子的变异概率,增强了粒子群优化算法跳出局部最优的能力.同时,引入的自适应加速度系数,更好地协调全局和局部搜索能力,有利于快速找到全局最优点.将其应用于典型设备抗冲击能力分析研究,结果表明,IPSO算法搜索能力有了显著提高,应用于设备抗冲击研究能提高计算的精确度,降低预测误差.
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文献信息
篇名 IPSO算法在舰用设备抗冲击能力分析中的应用
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 变异 自适应 设备抗冲击
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 智能控制
研究方向 页码范围 138-144
页数 分类号 TP224
字数 6215字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2012.04.027
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 汪玉 131 1176 20.0 27.0
2 张磊 42 202 7.0 12.0
3 杜俭业 26 202 9.0 13.0
4 冯麟涵 17 60 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (5)
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参考文献  (7)
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1981(1)
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1996(1)
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2002(1)
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
变异
自适应
设备抗冲击
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)
8622
总下载数(次)
11
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