原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法.该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径.在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法( FERPSO、SPSO)更优秀.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 小生境 粒子群优化 多模函数 适应度 欧氏距离
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 465-468
页数 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.02.016
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 郭禾 大连理工大学软件学院嵌入式系统工程系 86 724 14.0 23.0
2 史哲文 大连理工大学软件学院嵌入式系统工程系 3 14 2.0 3.0
3 白雪石 大连理工大学软件学院嵌入式系统工程系 1 12 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
小生境
粒子群优化
多模函数
适应度
欧氏距离
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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