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基于个体状态的粒子群优化算法
1
作者
于泳海
韩金仓
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期190-192,共3页
针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能...
针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能力明显高于标准粒子群算法。与其他改进算法相比,该算法的寻优能力也较强。
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关键词
粒子群优化算法
个体状态
全局优化
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职称材料
题名
基于个体状态的粒子群优化算法
1
作者
于泳海
韩金仓
机构
兰州商学院陇桥学院信息管理系
兰州商学院
信息
工程
学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期190-192,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(10961001)
文摘
针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能力明显高于标准粒子群算法。与其他改进算法相比,该算法的寻优能力也较强。
关键词
粒子群优化算法
个体状态
全局优化
Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm
individual state
global optimization
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于个体状态的粒子群优化算法
于泳海
韩金仓
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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