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具有启发式探测及自学习特征的降维对称微粒群算法
被引量：
7
1
作者
邵增珍
王洪国
刘弘
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第5期219-222,共4页
提出对称微粒群算法SymPSO_HD,用以提高PSO算法的搜索能力。引入种群分布熵以保证种群的分布性;引入具有探测特征的启发式粒子,用以影响普通粒子的位置;提出邻域内的克隆变异选择策略及全局范围内的降维对称粒子策略,用以增强粒子的局...
提出对称微粒群算法SymPSO_HD,用以提高PSO算法的搜索能力。引入种群分布熵以保证种群的分布性;引入具有探测特征的启发式粒子,用以影响普通粒子的位置;提出邻域内的克隆变异选择策略及全局范围内的降维对称粒子策略,用以增强粒子的局部及全局学习能力。仿真实验及分析结果表明,SymPSO_HD算法搜索能力稳定,适应性强,能以较大概率收敛到全局最优。
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关键词
降维对称微粒群算法
种
群
分布熵
启发式探测
克隆变异
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职称材料
题名
具有启发式探测及自学习特征的降维对称微粒群算法
被引量：
7
1
作者
邵增珍
王洪国
刘弘
机构
山东师范大学信息科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第5期219-222,共4页
基金
国家自然科学基金(60970004)
山东省科技攻关项目(2009GG10001008)
济南市高校院所自主创新项目(200906001)资助
文摘
提出对称微粒群算法SymPSO_HD,用以提高PSO算法的搜索能力。引入种群分布熵以保证种群的分布性;引入具有探测特征的启发式粒子,用以影响普通粒子的位置;提出邻域内的克隆变异选择策略及全局范围内的降维对称粒子策略,用以增强粒子的局部及全局学习能力。仿真实验及分析结果表明,SymPSO_HD算法搜索能力稳定,适应性强,能以较大概率收敛到全局最优。
关键词
降维对称微粒群算法
种
群
分布熵
启发式探测
克隆变异
Keywords
Dimensionality reduction symmetrical PSO Population scatter entropy Heuristic detection Clone and mutation
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有启发式探测及自学习特征的降维对称微粒群算法
邵增珍
王洪国
刘弘
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010
7
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