作者:
原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
为了提高烟花算法的性能,先分析目标函数中的两种欺骗性进化方向,接着给出烟花算法的一个改进版本:基于种群进化速度的动态烟花算法。在改进算法中,参数 z 根据种群进化速度动态改变。改进算法只改进了烟花算法中参数 z 的更新方式,没有改变烟花算法的结构,因此那些基于烟花算法改进的算法,可以方便的移植到本文的改进算法中。在9个标准测试函数上的实验表明,该改进算法在搜索精度方面超过原始烟花算法。
推荐文章
双种群烟花算法
烟花算法
双种群
协作算子
爬山算子
进化信息引导的烟花差分混合多目标算法*
多目标优化
烟花算法
差分算法
混合优化算法
基于动态种群多策略差分进化模型的多目标进化算法
分解机制
多策略差分进化
动态种群
多目标优化
基于反向学习与动态记忆反馈的烟花算法
烟花算法
反馈层
变化趋势
反向学习
基准函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于种群进化速度的动态烟花算法
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 烟花算法 爆炸半径 群体智能 函数优化
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 24-27
页数 4页 分类号 TP31
字数 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 杜振鑫 韩山师范学院计算机与信息工程学院 16 70 5.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
共引文献  (8)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (18)
二级引证文献  (8)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2019(7)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(4)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
烟花算法
爆炸半径
群体智能
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导