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摘要:
限制速度粒子群优化(RVPSO)和自适应速度粒子群优化(SAVPSO)是近年来提出的专门求解约束优化问题(COP)的粒子群优化算法,但目前尚无两算法在无约束优化应用方面的研究.为此,研究上述算法在无约束优化中的有效性和性能特点,并针对算法保守性较强的特点,分别引入混沌因子和随机优化策略对算法进行改进,从而提高算法的全局搜索能力;另外,还研究了不同参数设置对算法性能的影响.在5个典型测试函数上的仿真实验结果表明:RVPSO改进算法的鲁棒性及全局搜索能力优于原算法,但在求解高维多峰函数时仍易于陷入局部最优;SAVPSO改进算法的全局搜索能力比RVPSO改进算法强,且在求解高维多峰函数时具有更快的收敛速度并能取得精度更高的解,表现出较好的全局优化能力,是一种切实有效的求解无约束优化问题的算法.
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文献信息
篇名 限制速度粒子群优化和自适应速度粒子群优化在无约束优化问题中的应用
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 无约束优化问题 约束优化问题 限制速度粒子群优化 自适应速度粒子群优化
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 先进计算
研究方向 页码范围 668-674,684
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 7849字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.668
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 石桂娟 江南大学理学院 2 13 1.0 2.0
2 鲁海燕 江南大学理学院 22 188 8.0 13.0
3 许君 江南大学理学院 1 13 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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无约束优化问题
约束优化问题
限制速度粒子群优化
自适应速度粒子群优化
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计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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