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摘要:
在种群交叉粒子群算法优化中,为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于逻辑自映射函数的混沌搜索与种群交叉的粒子群优化算法.算法中每进化一次粒子搜索四次:一次全局搜索,一次局部搜索,一次向局部搜索学习的搜索,一次交叉重组搜索,搜索完成后分别进行三角函数学习,以增加种群的多样性.四个经典基准测试函数仿真结果表明,改进的粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度上均有提高,与现有的改进粒子群优化算法相比,改进优化算法具有明显的优势.
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文献信息
篇名 基于混沌搜索与种群交叉的粒子群优化算法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 粒子群优化 混沌搜索 三角函数因子 快速收敛
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 218-222
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 3996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 李仲阳 湖南师范大学工程与设计学院 42 284 7.0 15.0
2 杨胜培 湖南师范大学工程与设计学院 7 14 2.0 3.0
3 陈中样 湖南师范大学工程与设计学院 1 10 1.0 1.0
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粒子群优化
混沌搜索
三角函数因子
快速收敛
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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