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车网互动充放电站的选址定容规划策略 被引量:1
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作者 李滨 韦寿浦 +2 位作者 白晓清 陈碧云 阳育德 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第2期38-47,57,共11页
为解决车网互动(vehicle-to-grid,V2G)充放电站的选址定容规划问题,基于电动汽车的时空特性,将V2G充放电站的规划与配电网调度相结合,建立V2G充放电站选址定容双层规划模型。上层模型利用现有充电桩升级改造和V2G对线路负载的影响,从电... 为解决车网互动(vehicle-to-grid,V2G)充放电站的选址定容规划问题,基于电动汽车的时空特性,将V2G充放电站的规划与配电网调度相结合,建立V2G充放电站选址定容双层规划模型。上层模型利用现有充电桩升级改造和V2G对线路负载的影响,从电网投资和运行的经济性角度对充放电站进行优化选址;下层构建多目标优化调度模型以实现电动汽车充放电优化调度,并将最优调度情况返回给上层实现优化定容。最后利用双层迭代混合粒子群算法求解。IEEE 33节点算例结果验证了所提规划策略的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车(EV) 充放电站规划 双层规划 充放电优化 粒子群优化算法
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改进粒子群的多无人机协同搜索路径优化 被引量:4
2
作者 赵迅 刘云平 +3 位作者 王炎 还红华 徐梁 吴士林 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期213-220,共8页
粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此... 粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此问题,提出一种改进粒子群的多无人机协同搜索算法。将传统粒子群算法应用于多无人机协同搜索,在此基础上利用蚁群算法对粒子群进行改进,通过蚁群算法对群体内共享的位置信息进行筛选,计算出信息素指引位置,然后将信息素指引位置用于无人机搜索过程中粒子群算法的迭代,从而减少无人机往复搜索的问题。仿真实验表明:该搜索算法可以有效降低搜索的重复路径,减少搜索的总路程。 展开更多
关键词 多无人机 粒子群算法 蚁群算法 协同搜索 路径优化
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例 被引量:3
3
作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机 粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)
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考虑多重不确定性的概率暂态稳定约束最优潮流 被引量:1
4
作者 李沉融 吴梓宁 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第3期98-109,共12页
【目的】针对高比例可再生能源电力系统并网的多种不确定性,为维持系统运行稳定性和经济性,提出了一种考虑多重不确定性的概率暂态稳定约束最优潮流(Probabilistic Transient Stability Constrained Optimal Power Flow,PTSCOPF)方法。... 【目的】针对高比例可再生能源电力系统并网的多种不确定性,为维持系统运行稳定性和经济性,提出了一种考虑多重不确定性的概率暂态稳定约束最优潮流(Probabilistic Transient Stability Constrained Optimal Power Flow,PTSCOPF)方法。【方法】首先,在综合考虑多重不确定性的影响下,建立了风电出力、负荷、故障类型、故障位置及故障清除时间不确定性变量的概率模型;其次,基于机会约束优化理论构建了电力系统PTSCOPF模型;之后,结合基于Gauss-Hermite积分的多点估计法和Gram-Charlier级数对随机变量进行确定性处理,再联合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法以实现PTSCOPF模型的有效求解;最后,在改进后的IEEE 39节点算例系统上进行了仿真。【结果】采用基于Gauss-Hermite积分的多点估计法计算得到的输出随机变量标准差的相对误差和均值均小于2.0%,该方法以27.9 s的计算时间和62610$·h^(-1)的期望成本实现了对系统运行方式的优化,优化后系统暂态稳定系数值为62.4。【结论】结果表明:在故障发生后,该方法在综合考虑多重不确定性因素的情况下,可以在较好地兼顾系统经济性的同时,以较低计算时间成本实现系统暂态稳定性的可靠提升,使系统过渡到暂态稳定状态,保障了电力系统的安全稳定运行。 展开更多
关键词 暂态稳定约束最优潮流 Gauss-Hermite积分 多点估计 粒子群算法 蚁群算法 影响因素 可再生能源 电力系统
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Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites 被引量:3
5
作者 Huicheng Hao Wei Jiang Yijun Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第5期811-821,共11页
This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satell... This study concentrates of the new generation of the agile (AEOS). AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective. 展开更多
关键词 mission planning immune clone algorithm hybrid genetic algorithm (EA) improved ant colony algorithm general particle swarm optimization (PSO) agile earth observation satellite (AEOS).
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考虑电动汽车充电负荷及储能寿命的充电站储能容量配置优化 被引量:14
6
作者 马永翔 韩子悦 +2 位作者 闫群民 万佳鹏 淡文国 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期92-101,共10页
提出了一种优化电动汽车充电站储能容量配置的方法。该方法考虑了季节性电动汽车充电负荷波动与光伏出力之间的关系,并且考虑了储能寿命。论文利用蒙特卡罗法考虑了不同类型电动汽车的多种影响因素,对整体负荷进行预测。以每日运行成本... 提出了一种优化电动汽车充电站储能容量配置的方法。该方法考虑了季节性电动汽车充电负荷波动与光伏出力之间的关系,并且考虑了储能寿命。论文利用蒙特卡罗法考虑了不同类型电动汽车的多种影响因素,对整体负荷进行预测。以每日运行成本最低为优化目标,在考虑四季光伏出力和储能寿命的影响下,采用了3种算法对目标函数进行优化,以得到最佳的光储充电站储能配置方案。研究以西北某地区为例。结果表明:冬季下综合成本为3.0432×10^(6)元,相比于其余3个季节综合成本最低;采用遗传算法时,在综合成本相差不多时,获得的储能配置最优,储能容量为22.82 MWh,储能功率为7.31MW,从而得到光储充电站最优的储能容量配置。 展开更多
关键词 光储充电站 电动汽车 储能寿命 储能容量优化 遗传算法 粒子群算法 蚁群算法
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基于粒子群算法的瞬变电磁检测小车结构优化 被引量:3
7
作者 卫伟 赵弘 《石油机械》 北大核心 2024年第3期117-125,共9页
利用瞬变电磁法进行管道移动检测的过程中,经常由于检测设备抖动造成检测信号的误差或检测失败。为此,设计了一款可搭载瞬变电磁检测设备的自动检测小车。基于检测小车和埋地管道检测的工作要求,进行可变线圈搭载平台和减震机构设计,并... 利用瞬变电磁法进行管道移动检测的过程中,经常由于检测设备抖动造成检测信号的误差或检测失败。为此,设计了一款可搭载瞬变电磁检测设备的自动检测小车。基于检测小车和埋地管道检测的工作要求,进行可变线圈搭载平台和减震机构设计,并利用解析法对弹簧阻尼器的刚度系数和阻尼系数进行优化。基于ANSYS Workbench软件对上摆臂和车轮连接件进行拓扑优化。基于减震机构的关键零件下摆臂对整体性能的影响,利用CCD中心组合试验法,进行仿真试验设计取得数据,并利用响应面法得出最大应力和质量与下摆臂设计参数的映射关系。采用粒子群算法对映射关系进行优化设计,获得最大应力和质量最小时的下摆臂参数。优化结果表明:采用Adams对优化后的检测小车进行运动学仿真,小车平台质心在竖直方向上位移和速度的峰值分别降低约55.7%和26.5%,均值分别降低约67.9%和24.2%,波动的次数也明显减少,检测小车性能显著增强。所得结论可为检测小车设计提供理论参考,对管道缺陷检测领域具有一定的工程意义。 展开更多
关键词 埋地管道 瞬变电磁检测 检测小车 粒子群算法 优化设计 仿真分析
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改进蚁群算法在地形跟随航线规划问题中的应用 被引量:3
8
作者 陶杨 周益 蒋黄滔 《现代防御技术》 北大核心 2024年第1期34-40,共7页
针对飞机地形跟随航线规划需要,提出了一种基于改进蚁群算法的通用解决方案。该方法通过空间等分的思想将三维地图重构为解空间,并通过一系列改进措施提升蚁群算法效率,包括围绕加强蚁群中最优蚂蚁的正增益、减弱最劣蚂蚁的负增益,设计... 针对飞机地形跟随航线规划需要,提出了一种基于改进蚁群算法的通用解决方案。该方法通过空间等分的思想将三维地图重构为解空间,并通过一系列改进措施提升蚁群算法效率,包括围绕加强蚁群中最优蚂蚁的正增益、减弱最劣蚂蚁的负增益,设计信息素更新策略;综合考虑可行航路点距离、高度、转弯角度的影响,设计节点移动策略;采用粒子群算法,智能优化求解蚁群算法的核心参数等,实现地形跟随航线的快速生成。通过具体算例验证了该方法的先进性和可行性。 展开更多
关键词 航线规划 航路约束 地形跟随 蚁群算法 参数组合 粒子群算法
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面向无人机航路的优化算法研究综述 被引量:2
9
作者 何文彪 胡永江 李文广 《现代防御技术》 北大核心 2024年第4期24-32,共9页
随着无人机任务复杂性以及环境不确定性的不断提高,对航路规划的要求也随之提高,航路规划问题复杂度逐渐增加,由单无人机航路规划向多无人机规划发展,由单任务向多任务发展。针对无人机航路规划问题,从概念内涵、任务建模、算法解析等... 随着无人机任务复杂性以及环境不确定性的不断提高,对航路规划的要求也随之提高,航路规划问题复杂度逐渐增加,由单无人机航路规划向多无人机规划发展,由单任务向多任务发展。针对无人机航路规划问题,从概念内涵、任务建模、算法解析等方面进行了综合分析。针对现有航路规划算法存在的最优路径效果较差、收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,重点分析了A*算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法在无人机航路规划中的应用及存在的问题,提出了优化改进的方向。 展开更多
关键词 航路规划 约束条件 A*算法 粒子群算法 遗传算法 蚁群算法
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人工蜂群算法研究综述 被引量:148
10
作者 秦全德 程适 +1 位作者 李丽 史玉回 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期127-135,共9页
作为一种较新的群体智能优化算法,人工蜂群算法自提出之时就受到学术界的广泛关注,目前已经在多个领域得到了成功应用。介绍了人工蜂群算法的生物背景和基本原理,在对基本人工蜂群算法的不足进行分析的基础上,归纳了当前人工蜂群算法的... 作为一种较新的群体智能优化算法,人工蜂群算法自提出之时就受到学术界的广泛关注,目前已经在多个领域得到了成功应用。介绍了人工蜂群算法的生物背景和基本原理,在对基本人工蜂群算法的不足进行分析的基础上,归纳了当前人工蜂群算法的改进研究主要集中在算法的参数调整、混合算法和设计新的学习策略3个方面。针对现实的复杂环境,对人工蜂群算法在约束优化和多目标优化的研究进展进行了全面的综述。最后,阐述了人工蜂群算法的应用现状,并提出了人工蜂群算法有待进一步研究的问题。 展开更多
关键词 群体智能 人工蜂群算法 约束优化 多目标优化 选择算法
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基于模拟退火算法思想的粒子群优化算法 被引量:51
11
作者 高尚 杨静宇 +1 位作者 吴小俊 刘同明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第1期103-104,80,共3页
粒子群优化是由Eberhart博士和Kennedy博士于 1995年根据鸟或鱼群居社会行为而提出的。本文提出了 4种改进的算法 ,特别推荐结合模拟退火算法思想提出的一种新算法。经过与基本粒子群算法比较测试 ,证实它是一种简单有效的算法。
关键词 粒子群优化算法 新算法 模拟退火算法 测试 算法比较 推荐 社会行为 基本粒子
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兼容需求侧资源的“源-网-荷-储”协调优化调度模型 被引量:93
12
作者 曾鸣 杨雍琦 +2 位作者 向红伟 王丽华 曾博 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期102-111,共10页
提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-... 提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-储"优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放,验证了所提模型和算法的科学性与合理性,以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。 展开更多
关键词 需求侧资源 双侧随机问题 多目标粒子群优化算法 优化 调度 负荷管理 储能
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多目标优化问题的研究概述 被引量:222
13
作者 肖晓伟 肖迪 +1 位作者 林锦国 肖玉峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期805-808,827,共5页
详细介绍了实际生活中存在的多目标优化问题以及解决多目标优化问题的几种典型算法,讨论了各个算法存在的优缺点,并且列举了近年来在各个领域中出现的多目标优化问题;最后对多目标优化算法的未来发展方向进行展望。
关键词 多目标优化 进化算法 粒子群算法 蚁群算法 模拟退火
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用于机组组合优化的蚁群粒子群混合算法 被引量:31
14
作者 陈烨 赵国波 +2 位作者 刘俊勇 刘天琪 李华强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期52-56,共5页
提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子... 提出了一种用于求解机组组合优化问题的蚁群粒子群混合优化算法。通过将机组组合解编码为机组操作序列,降低了蚁群算法搜索的难度,使其空间复杂度由指数型降为线性型,使采用蚁群算法求解更大规模的机组组合问题成为可能。采用协同粒子群算法求解多时段负荷的经济分配问题时,用一个粒子群处理一个时段的优化问题,通过共享粒子群间的惩罚项解决了机组爬升率的约束问题。10机和20机系统的仿真实验和分析结果验证了该方法正确性、有效性和优越性。 展开更多
关键词 机组组合 蚁群算法(ACO) 粒子群优化(PSO) 操作编码
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一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法 被引量:43
15
作者 邓高峰 张雪萍 刘彦萍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期879-883,共5页
针对机器人在障碍环境下寻找最优路径问题,提出了一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法.该方法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,采用栅格法进行环境建模,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布,... 针对机器人在障碍环境下寻找最优路径问题,提出了一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法.该方法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,采用栅格法进行环境建模,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布,以减少迭代次数,加快算法的收敛速度;同时利用蚁群算法之间的可并行性,采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索,求解精度高等优点,求精确解.仿真实验结果证明了该方法的有效性,是机器人路径规划的一种较好的方法. 展开更多
关键词 路径规划 障碍环境 蚁群算法 粒子群算法
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群体智能典型算法研究综述 被引量:39
16
作者 余建平 周新民 陈明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第25期1-4,74,共5页
群体智能是指无智能的或具有简单智能的个体通过协作表现出群体智能行为的特性,它在没有集中控制且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。群体智能潜在的并行性和分布式特征使之成为计算机领域一个重要的... 群体智能是指无智能的或具有简单智能的个体通过协作表现出群体智能行为的特性,它在没有集中控制且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。群体智能潜在的并行性和分布式特征使之成为计算机领域一个重要的研究方向。在介绍群体智能模型的基础上,分别对基于该模型的蚁群优化算法和粒子群优化算法这两类代表性算法进行较为详尽的归纳阐述并进行比较,最后就目前应用最为广泛的蚁群算法对群体智能的发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 群体智能 蚁群优化算法 粒子群优化算法
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蚁群与粒子群混合算法求解TSP问题 被引量:25
17
作者 孙凯 吴红星 +1 位作者 王浩 丁家栋 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第34期60-63,共4页
旅行商问题(TSP)是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题,提出一种蚁群与粒子群混合算法(HAPA)。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群,然后把蚂蚁子群的参数作为粒子,通过粒子群算法来优化蚂蚁子群的参数,并在蚂蚁子群中引入... 旅行商问题(TSP)是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题,提出一种蚁群与粒子群混合算法(HAPA)。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群,然后把蚂蚁子群的参数作为粒子,通过粒子群算法来优化蚂蚁子群的参数,并在蚂蚁子群中引入了信息素交换操作。实验结果表明,HAPA在求解TSP问题中比传统算法和同类算法更具优越性。 展开更多
关键词 蚁群算法 粒子群优化算法 旅行商问题
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蚁群算法参数优化 被引量:26
18
作者 刘利强 戴运桃 王丽华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期208-210,共3页
针对蚁群算法运行参数选取问题,提出一种利用粒子群优化算法对蚁群算法的运行参数进行优化选择的方法。将蚁群算法的运行参数作为粒子群的位置信息,在算法迭代过程中使用粒子的当前位置作为算法参数,运行蚁群算法求解标准优化问题,设计... 针对蚁群算法运行参数选取问题,提出一种利用粒子群优化算法对蚁群算法的运行参数进行优化选择的方法。将蚁群算法的运行参数作为粒子群的位置信息,在算法迭代过程中使用粒子的当前位置作为算法参数,运行蚁群算法求解标准优化问题,设计适应值评价函数对求解性能做出评价,引导粒子向着适应值高的方向趋近。仿真结果表明,该算法能够方便有效地实现对蚁群算法运行参数的优化选取。 展开更多
关键词 蚁群算法 粒子群优化算法 参数优化
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基于蚁群系统的参数自适应粒子群算法及其应用 被引量:24
19
作者 杨帆 胡春平 颜学峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1479-1488,共10页
为了解决粒子群算法惯性权重自适应问题,提出一种基于蚁群系统的惯性权重自适应粒子群算法(AS-PSO).AS-PSO首先将惯性权重取值区间离散化,各个惯性权重子区间在初期赋予相同的信息素;然后,粒子群算法中的各个粒子,根据各个惯性权重子区... 为了解决粒子群算法惯性权重自适应问题,提出一种基于蚁群系统的惯性权重自适应粒子群算法(AS-PSO).AS-PSO首先将惯性权重取值区间离散化,各个惯性权重子区间在初期赋予相同的信息素;然后,粒子群算法中的各个粒子,根据各个惯性权重子区间中的信息素浓度和粒子在搜索空间中分布的先验知识,确定各个惯性权重子区间的选择概率,并进而实现粒子的空间搜索;最后,基于粒子的进化信息,实现惯性权重子区间信息素浓度的更新.仿真研究表明,AS-PSO算法在种群进化寻优的同时,能根据种群的进化信息,通过蚁群算法实现惯性权重参数的自适应调整和进化,且不增加测试函数的调用次数;算法寻优性能优于传统的自适应粒子群算法和根据速度信息自适应调整参数的粒子群算法.同时,算法实际应用于复杂系统模型参数的优化估计,获得满意结果. 展开更多
关键词 粒子群算法 蚁群算法 参数自适应 进化计算
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PSO优化算法演变及其融合策略 被引量:15
20
作者 雷秀娟 史忠科 周亦鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期90-92,共3页
分析了粒子群优化算法公式的演变以及相关参数,包括基本算法、加惯性权重的PSO以及加收缩因子的PSO。并对它与其它智能算法(模拟退火、遗传算法、蚁群算法等)的融合进行了探讨,指出目前PSO的数学研究范畴仅限于收敛性的研究。
关键词 粒子群优化 模拟退火 遗传算子 蚁群优化算法
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