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摘要:
针对基本粒子群算法容易发生早熟收敛,陷入局部极值,进化后期收敛速度慢以及精度低等缺点,提出了基于莱维飞行的改进粒子群算法.在粒子位置更新公式中,劈除速度项对收敛速度的影响,利用莱维飞行改变粒子位置移动方向,防止粒子陷入局部最优值,通过贪婪的更新评价策略,选择最优解,从而得到全局最优.实验结果表明,与基本粒子群算法、布谷鸟搜索算法以及蜂群算法相比,所提出的基于莱维飞行的改进粒子群算法能够有效地提高解的精度并加快收敛速度,寻优效果更优.
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文献信息
篇名 基于莱维飞行的改进粒子群算法
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 粒子群算法 莱维飞行 贪婪策略 优化
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 仿真建模理论与方法
研究方向 页码范围 1685-1691,1701
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.201708007
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 李荣雨 南京工业大学计算机科学与技术学院 39 213 8.0 12.0
2 王颖 南京工业大学计算机科学与技术学院 2 14 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
莱维飞行
贪婪策略
优化
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
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