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基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法
被引量：
5
1
作者
梁樱馨
田浩杉
《电子科技》
2017年第4期79-82,共4页
针对粒子群优化算法(PSO)在优化过程中易陷入局部极值而产生"早熟"现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优...
针对粒子群优化算法(PSO)在优化过程中易陷入局部极值而产生"早熟"现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。
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关键词
粒子群优化算法
细菌觅食优化算法
改进混合算法
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职称材料
题名
基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法
被引量：
5
1
作者
梁樱馨
田浩杉
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《电子科技》
2017年第4期79-82,共4页
文摘
针对粒子群优化算法(PSO)在优化过程中易陷入局部极值而产生"早熟"现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。
关键词
粒子群优化算法
细菌觅食优化算法
改进混合算法
Keywords
particle swarm optimization
bacterial foraging algorithm
hybrid algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法
梁樱馨
田浩杉
《电子科技》
2017
5
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