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摘要:
对于传统粒子群算法容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种自适应惯性权重粒子群算法.针对粒子群的早熟收敛程度设计了一个指标,使粒子权重根据早熟收敛度来自适应的调整,保证粒子群在全局寻优的过程中能快速收敛,避免陷入局部最优解.对本算法进行仿真,用于经典函数的优化,结果表明:本文算法能获得全局最优解,且快速收敛.
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自适应惯性权重的分组并行粒子群优化算法
分组
并行
粒子群
自适应
惯性权重
一种惯性权重自适应的粒子群优化算法
粒子群优化
自适应
惯性权重
聚集度
基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法
粒子群算法
质心
自适应指数惯性权重
基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法
粒子群优化
均值
自适应惯性权重
适应度值
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一种自适应惯性权重粒子群算法及其仿真的研究
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 自适应 粒子群算法 函数优化 早熟收敛
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 131-132
页数 2页 分类号 TP18
字数 1392字 语种 中文
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 刘艳 新乡医学院生物医学工程学院 26 66 5.0 6.0
2 王昌 新乡医学院生物医学工程学院 17 13 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应
粒子群算法
函数优化
早熟收敛
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
35701
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