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分层粒子群优化算法
被引量：
10
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作者
马翠
周先东
杨大地
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第20期194-196,共3页
针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。...
针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。
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关键词
分层粒子群优化
全局搜索
局部搜索
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职称材料
题名
分层粒子群优化算法
被引量：
10
1
作者
马翠
周先东
杨大地
机构
第三军医大学数学与生物数学教研室
重庆大学数理学院
云南德宏军分区
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第20期194-196,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(10671132)
文摘
针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。
关键词
分层粒子群优化
全局搜索
局部搜索
Keywords
hierarchical Particle Swarm Optimization（PSO）
global search
local search
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分层粒子群优化算法
马翠
周先东
杨大地
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
10
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