作者:
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:
粒子群算法(PSO)是一种基于群智能搜索的优化算法,本文介绍了粒子群算法的基本原理及主要改进方法,分析了PSO与其它主流演化算法融合的研究现状,并结合PSO的应用领用领域展望了PSO的主要发展方向。
推荐文章
粒子群优化算法
粒子群优化算法
遗传算法
神经网络
模糊系统
混合粒子群优化算法研究
混合
粒子群优化
局部搜索
变异
混合型粒子群优化算法研究
混合型粒子群算法
算法分析
基因粒子群算法
免疫粒子群算法
混沌粒子群算法
双层协调多粒子群优化算法研究
粒子群算法
群间协调
自适应搜索
双层粒子群
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 粒子群优化算法研究及进展
来源期刊 长春师范学院学报:自然科学版 学科 工学
关键词 粒子群算法 演化算法 遗传算法
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 21-25
页数 5页 分类号 TP18
字数 语种
DOI
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 何丽 闽南师范大学物理与信息工程学院 7 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (83)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
演化算法
遗传算法
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
长春师范学院学报:自然科学版
双月刊
1008-178X
22-1276/G4
吉林省长春市长吉北路677号
出版文献量(篇)
3286
总下载数(次)
0
总被引数(次)
0
论文1v1指导