原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对综合学习粒子群算法后期收敛速度慢、一旦所有粒子陷入局部最优,则无法跳出等缺陷,提出免疫综合学习粒子群优化(ICLPSO)算法。ICLPSO算法引入人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆复制、高频变异、克隆选择等操作,增加种群的多样性,提高算法的收敛速度,利用柯西分布较宽的两翼分布特性进行精英粒子学习以进一步增强粒子逃离局部极值及多峰函数优化问题全局寻优能力。针对标准测试函数的仿真结果表明,与其他改进粒子群算法相比,ICLPSO算法收敛速度快,求解精度更高。
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文献信息
篇名 免疫综合学习粒子群优化算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 综合学习粒子群算法(CLPSO) 人工免疫系统 精英学习 函数优化
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3229-3233
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.007
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 章兢 湖南大学电气与信息工程学院 250 2846 28.0 42.0
2 林国汉 湖南大学电气与信息工程学院 30 147 6.0 10.0
4 刘朝华 湖南科技大学信息与电气工程学院 22 158 6.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
综合学习粒子群算法(CLPSO)
人工免疫系统
精英学习
函数优化
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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