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基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群优化算法研究
被引量：
3
1
作者
张立
晏琦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期2392-2394,2397,共4页
针对微粒群算法在搜索过程中粒子容易失去多样性而陷入局部最优且搜索速度较慢的缺陷,提出了一种基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群算法,该算法借助高斯分布和模拟退火的有关机理,分别进行免疫接种和免疫选择的操作。使用常用的...
针对微粒群算法在搜索过程中粒子容易失去多样性而陷入局部最优且搜索速度较慢的缺陷,提出了一种基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群算法,该算法借助高斯分布和模拟退火的有关机理,分别进行免疫接种和免疫选择的操作。使用常用的基准函数对算法进行了仿真验证工作,通过与全局微粒群优化算法、变惯性权值微粒群优化算法的对比表明,免疫微粒群优化算法(IPSO)在搜索速度和全局寻优方面具有一定的优势。
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关键词
优化
免疫微粒群优化算法
高斯分布
模拟退火
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职称材料
题名
基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群优化算法研究
被引量：
3
1
作者
张立
晏琦
机构
浙江
经贸职业技术学院应用
工程
系
浙江大学控制科学和工程学系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期2392-2394,2397,共4页
文摘
针对微粒群算法在搜索过程中粒子容易失去多样性而陷入局部最优且搜索速度较慢的缺陷,提出了一种基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群算法,该算法借助高斯分布和模拟退火的有关机理,分别进行免疫接种和免疫选择的操作。使用常用的基准函数对算法进行了仿真验证工作,通过与全局微粒群优化算法、变惯性权值微粒群优化算法的对比表明,免疫微粒群优化算法(IPSO)在搜索速度和全局寻优方面具有一定的优势。
关键词
优化
免疫微粒群优化算法
高斯分布
模拟退火
Keywords
optimization
Immune Particle Swarm Optimization （IPSO）
Gaussian distribution
Simulated Anneal （SA）
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群优化算法研究
张立
晏琦
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
3
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