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摘要:
为解决粒子群优化( PSO)算法中粒子越界和早熟收敛等问题,在比较国内外学者提出的边界变异策略基础上,提出一种新的边界变异策略———双重限制变异策略。针对粒子越界时速度和位置变异方向的不同情形,通过同时限制粒子的更新位置和更新速度,将粒子控制在搜索空间范围内。利用5种测试函数进行实验,结果表明,与其他4种边界变异策略相比,双重变异策略收敛速度快,在解决粒子越界问题上具有较好的效果。此外,通过实验测试显示粒子的最大速度和最大位置的比值与变异策略的好坏程度成反比,为边界变异策略的研究提供了一定依据。
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文献信息
篇名 粒子群优化算法的边界变异策略比较研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 粒子群优化 边界变异 双重限制 搜索空间 越界 早熟收敛
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 191-197,210
页数 8页 分类号 TP18
字数 5292字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.03.037
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 邓长寿 九江学院信息科学与技术学院 42 204 8.0 11.0
2 宋莉 九江学院信息科学与技术学院 5 17 2.0 4.0
3 曹良林 九江学院信息科学与技术学院 7 34 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
边界变异
双重限制
搜索空间
越界
早熟收敛
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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