粒子群优化算法

• 作者: 代永强 杨俊胜 沈航驰 葛鹏
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 维度 个体数量 迭代次数 标准测试函数
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 228-230
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.05.051

摘要

粒子群优化算法具有参数设置少,搜索速度快,易于工程实现的优点,广泛应用于神经网络训练程应用领域和随机优化类型等问题的求解.本文通过改变维度,个体数量,迭代次数三个参数,结合4个标准测试函数进行优化实验.验证结果表明,维度,个体数量,迭代次数对粒子群优化算法的优化性能影响较大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	代永强	甘肃农业大学信息科学技术学院	30	110	6.0	10.0
2	杨俊胜	甘肃农业大学信息科学技术学院	3	0	0.0	0.0
3	沈航驰	甘肃农业大学信息科学技术学院	2	0	0.0	0.0
4	葛鹏	甘肃农业大学信息科学技术学院	2	0	0.0	0.0