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结合极值优化的多粒子群协同进化算法
被引量:
1
1
作者
葛澎
刘宏义
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2014年第6期176-179,共4页
多粒子群协同进化算法是一种群智能算法,具有智能性、通用性、并行性和全局搜索能力,能够很好地解决全局寻优问题,但其保持粒子多样性的机制和协同进化的机制有待做进一步的改进.为了进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优效率,提出了...
多粒子群协同进化算法是一种群智能算法,具有智能性、通用性、并行性和全局搜索能力,能够很好地解决全局寻优问题,但其保持粒子多样性的机制和协同进化的机制有待做进一步的改进.为了进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优效率,提出了一种结合极值优化的多粒子群协同进化算法,它将多粒子群协同进化算法的全局搜索能力与极值优化算法的局部搜索能力进行了结合.最后通过实验验证了该算法的有效性.
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关键词
多粒子群协同进化
极值优化
全局寻优
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职称材料
题名
结合极值优化的多粒子群协同进化算法
被引量:
1
1
作者
葛澎
刘宏义
机构
海军装备部驻西安军事代表局
解放军边防学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2014年第6期176-179,共4页
文摘
多粒子群协同进化算法是一种群智能算法,具有智能性、通用性、并行性和全局搜索能力,能够很好地解决全局寻优问题,但其保持粒子多样性的机制和协同进化的机制有待做进一步的改进.为了进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优效率,提出了一种结合极值优化的多粒子群协同进化算法,它将多粒子群协同进化算法的全局搜索能力与极值优化算法的局部搜索能力进行了结合.最后通过实验验证了该算法的有效性.
关键词
多粒子群协同进化
极值优化
全局寻优
Keywords
muti-swarm co-evolution
extreme optimization
global optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合极值优化的多粒子群协同进化算法
葛澎
刘宏义
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2014
1
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