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题名一种混沌优化机制的双量子粒子群优化算法
被引量：7
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作者
齐名军
杨爱红
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机构
鹤壁职业技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第30期34-36,39,共4页
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基金
国家自然科学基金No.50138010~~
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文摘
针对量子粒子群优化算法(quantum delta Particle Swarm Optimization,PSO)在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌优化机制的双量子粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,同时提出了一种逐步缩小搜索变量空间的新方法。典型数值实验表明,该算法效率高、优化性能好、对初始位置具有很强的鲁棒性。尤其是该算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。
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关键词
双量子粒子群优化算法
双混沌优化机制
早熟机制
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Keywords
double quantum delta particle swarm optimaziton
double chaos optimization
quickly convergence strategy
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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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题名一种基于混沌优化机制的双粒子群优化算法
被引量：4
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作者
谷海红
齐名军
许少华
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机构
鹤壁职业技术学院
大庆石油学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第10期258-260,共3页
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文摘
针对标准粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点,提出了一种基于混沌优化机制的双粒子群优化算法。它借鉴群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种逐步缩小搜索变量空间的新方法。典型数值实验表明,该算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性。尤其是该算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。
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关键词
双粒子群优化算法
双混沌优化机制
局部收敛
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Keywords
Double particle swarm optimaziton Double chaos optimization Local convergence
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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