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粒子群优化算法研究及进展

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摘要 粒子群算法(PSO)是一种基于群智能搜索的优化算法,本文介绍了粒子群算法的基本原理及主要改进方法,分析了PSO与其它主流演化算法融合的研究现状,并结合PSO的应用领用领域展望了PSO的主要发展方向。
作者 何丽
出处 《长春师范学院学报(自然科学版)》 2014年第5期21-25,共5页 Journal of Changchun Teachers College
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二级参考文献15

  • 1熊伟丽,徐保国,周其明.基于改进粒子群算法的PID参数优化方法研究[J].计算机工程,2005,31(24):41-43. 被引量:21
  • 2赵娜,张伏生,魏平,刘学.基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化[J].西安交通大学学报,2006,40(4):463-467. 被引量:21
  • 3Clerc M, Kennedy J. The particle swarm: Explosion, stability, and convergence in a multi-dimensional complex space[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, 6( 1 ) : 58-73.
  • 4Trelea I. The particle swarm optimization algorithm: Convergence analysis and parameter selection[ J ]. Information Processing Letters, 2003, 85(6):317-325.
  • 5Eberhart R, Shi Y. Comparing Inertia Weigthts and Constriction Factors in Particle Swarm Optimization[ C]. IEEE Congress on Evolutionary Computation, Piscataway: IEEE Service Center, 2000. 84-88.
  • 6Kennedy J, Eberhart R. Particle Swarm Optimization[ C]. IEEE Int. Conf. on Neural Networks, Piscataway: IEEE Service Center,1995. 1942-1948.
  • 7Eberhart R, Kennedy J. A New Optimizer Using Particle Swarm Theory[C]. Proc. on Int. Symposium on Micro Machine and Human Science, Piscataway: IEEE Service Center, 1995. 39--43.
  • 8Kennedy J. The Particle Swarm: Social Adaptation of Knowledge[ CI. IEEE Int. Conf. on Evolutionary Computation, Piscataway:IEEE Service Center, 1997. 303-308.
  • 9Shi Y, Eberhart R. A Modified Particle Swarm Optimizer[Cl. IEEE Int. Conf. on Evolutionary Computation, Piscataway: NJ,IEEE Service Center, 1998. 69-73.
  • 10Eberhart R C. A New Optimizer Using Particle Swarm Theory[C]// Proceedings of the 6th International Symposium on Micro and Human Science. Nagoya, Japan: [s. n.], 1995: 39-43.

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