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摘要:
为了提高粒子群优化算法中粒子搜索最优解的效率,该文在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群优化算法. 该方法通过对粒子飞行轨迹的分析,对种群中每个粒子构建了评价粒子性能差异的等级标准,并对认识系数和社会系数设计了对应的动态变化系数模型. 通过引入迁徙策略,使迁徙行为随机生成的新粒子更有可能接近全局最优解,更加有利于群体搜索跳出局部最优解和寻找全局最优解. 实验结果表明,与其他比较算法相比,该文提出的改进粒子群优化算法具有寻优能力强和搜索精度高等优点,测试准测上的实验数据验证了改进算法的有效性和可行性.
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文献信息
篇名 一种求解复杂优化问题的改进粒子群优化算法
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粒子群优化 优化策略 优化问题 粒子搜索 认识系数 社会系数
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 386-391
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 4608字 语种 中文
DOI 10.14177/j.cnki.32-1397n.2015.39.04.002
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 罗立民 东南大学计算机科学与工程学院 246 2011 23.0 31.0
2 李娟 景德镇陶瓷学院信息工程学院 23 48 4.0 6.0
3 李慧颖 景德镇陶瓷学院信息工程学院 20 44 4.0 6.0
4 汤可宗 东南大学计算机科学与工程学院 2 16 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
优化策略
优化问题
粒子搜索
认识系数
社会系数
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
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
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