原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法.该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态,以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机,当算法陷入局部最优时,自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新,从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制.并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重,使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中.最后对四个经典的测试函数进行仿真,结果表明该算法具有很强的搜索能力,收敛速度和收敛精度也有所提高.
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文献信息
篇名 一种新的自适应动态文化粒子群优化算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 自适应 粒子群 文化算法 惯性权重 影响函数
年,卷(期) 2013,(11) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3240-3243
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.11.008
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 刘培玉 山东师范大学信息科学与工程学院 126 1276 18.0 27.0
5 任圆圆 山东师范大学信息科学与工程学院 2 61 2.0 2.0
9 薛素芝 山东师范大学信息科学与工程学院 2 61 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应
粒子群
文化算法
惯性权重
影响函数
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
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)
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总被引数(次)
238385
论文1v1指导