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摘要:
为克服粒子群算法在处理复杂高维问题时易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出一种融合Rosen-brock搜索法的混合粒子群算法.首先,利用Tent混沌序列进行种群初始化;其次,采用去速度项的简化粒子群公式提高收敛速度并对个体极值加入扰动,增强粒子种群多样性;最后,当全局最优个体更新停滞时,利用Rosenbrock搜索法对全局最优个体进行局部搜索,提高解的精度.利用8个常用基准测试函数分别对30维和50维问题进行实验,证实该算法可寻到病态函数Rosenbrock全局最优值,且比其它7个函数的寻优精度提高10-2数量级.实验证明该算法收敛速度快,解的精度高,全局搜索能力强,寻优能力明显提高.
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文献信息
篇名 融合Rosenbrock搜索法的混合粒子群算法
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 粒子群算法 Tent混沌 极值扰动 Rosenbrock搜索法
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 计算机软件与理论
研究方向 页码范围 60-65
页数 6页 分类号 TP312
字数 5855字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.192513
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 张伟 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 47 196 8.0 13.0
2 王亚刚 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 134 472 11.0 15.0
3 黄卓超 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
Tent混沌
极值扰动
Rosenbrock搜索法
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
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57
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30383
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