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混合均值中心反向学习粒子群优化算法
被引量：
26
1
作者
孙辉
邓志诚
+2 位作者
赵嘉
王晖
谢海华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1809-1818,共10页
为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒...
为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒子能探索更多新区域.将本文算法与最新改进的粒子群算法、人工蜂群算法和差分算法在多种测试函数集上进行比较,实验结果验证了混合均值中心反向学习策略的有效性,算法的综合优化性能更强.
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关键词
全局寻优
混合均值中心
反向学习
粒子群优化算法
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职称材料
题名
混合均值中心反向学习粒子群优化算法
被引量：
26
1
作者
孙辉
邓志诚
赵嘉
王晖
谢海华
机构
南昌工程学院信息工程学院
鄱阳湖流域水工程安全与资源高效利用国家地方联合工程实验室
江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1809-1818,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61663029,No.51669014,No.61663028)
江西省杰出青年基金(No.2018ACB21029)
+3 种基金
江西省杰出青年人才资助计划(No.20171BCB23075)
江西省自然科学基金(No.20171BAB202035)
江西省教育厅落地计划基金(No.KJLD13096)
江西省2018年度研究生创新专项资金项目(No.YC2018-S422)
文摘
为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒子能探索更多新区域.将本文算法与最新改进的粒子群算法、人工蜂群算法和差分算法在多种测试函数集上进行比较,实验结果验证了混合均值中心反向学习策略的有效性,算法的综合优化性能更强.
关键词
全局寻优
混合均值中心
反向学习
粒子群优化算法
Keywords
global optimization
hybrid mean center
opposition-based learning
particle swarm optimization
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合均值中心反向学习粒子群优化算法
孙辉
邓志诚
赵嘉
王晖
谢海华
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
26
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