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基于动态邻居拓扑结构的PSO算法
被引量：
1
1
作者
刘衍民
赵庆祯
+1 位作者
牛奔
邵增珍
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期210-212,共3页
粒子群优化(PSO)算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解,通过分析种群多样性与局部最优解间的关系,提出一种基于动态邻居拓扑结构的粒子群算法。该算法在运行过程中,每间隔若干代,根据粒子间的距离更新每个粒子的邻居,该策略增...
粒子群优化(PSO)算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解,通过分析种群多样性与局部最优解间的关系,提出一种基于动态邻居拓扑结构的粒子群算法。该算法在运行过程中,每间隔若干代,根据粒子间的距离更新每个粒子的邻居,该策略增加种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力。实验结果表明,该算法比其他PSO算法具有更好的性能。
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关键词
粒子群优化
动态邻居
种群多样性
函数评价
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职称材料
题名
基于动态邻居拓扑结构的PSO算法
被引量：
1
1
作者
刘衍民
赵庆祯
牛奔
邵增珍
机构
遵义师范学院数学系
山东师范大学管理与经济学院
深圳大学管理学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期210-212,共3页
基金
山东省科技攻关计划基金资助项目(2009GG10001008)
广东省自然科学基金资助项目(9451806001002294)
+1 种基金
深港创新圈基金资助项目(200810220137A)
贵州教育厅社科基金资助项目(0705204)
文摘
粒子群优化(PSO)算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解,通过分析种群多样性与局部最优解间的关系,提出一种基于动态邻居拓扑结构的粒子群算法。该算法在运行过程中,每间隔若干代,根据粒子间的距离更新每个粒子的邻居,该策略增加种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力。实验结果表明,该算法比其他PSO算法具有更好的性能。
关键词
粒子群优化
动态邻居
种群多样性
函数评价
Keywords
particle swarm optimization（pso）； dynamic neighbor； swarm diversity； function evaluations；
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
基于动态邻居拓扑结构的PSO算法
刘衍民
赵庆祯
牛奔
邵增珍
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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