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摘要:
针对动态环境中的种群多样性问题,提出一种保持种群多样性的双子群粒子群优化算法.将群搜索算法中的游走者思想引入到粒子群优化算法中,基于群体多样性,子种群B采用不同的方法更新速度和位置,子种群A和子种群B交换最优信息,扩展种群的搜索范围,增强整个群体的多样性水平.将改进的算法应用于复杂变化的抛物线函数和群体动画的跟随效果中,结果表明该算法在动态环境中的有效性,并能够真实模拟群体跟随行为.
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文献信息
篇名 保持多样性的自适应动态粒子群算法及其应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 动态粒子群优化 多样性 双种群 群搜索 群体动画
年,卷(期) 2012,(16) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 167-169,173
页数 分类号 TP301.6
字数 3820字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.16.043
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 郑向伟 山东师范大学信息科学与工程学院 18 293 6.0 17.0
5 王智昊 山东师范大学信息科学与工程学院 11 72 6.0 8.0
9 逄金梅 山东师范大学信息科学与工程学院 2 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态粒子群优化
多样性
双种群
群搜索
群体动画
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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