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粒子群算法及其改进研究
被引量：
3
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摘要
论述PSO算法的原理,介绍多种改进的PSO算法,并采用4个测试函数对算法进行测试,分析和比较各种改进算法的性能。
作者
瞿博阳
刘丁明
乔百豪
刘凯松
谢亮
机构地区
中原工学院
出处
《自动化应用》
2016年第11期49-51,60,共4页
Automation Application
关键词
粒子群算法
PSO算法改进
智能算法
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
引文网络
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朱雅敏,薛鹏翔.
基于学习因子自适应改变的粒子群算法研究[J]
.陕西科技大学学报（自然科学版）,2015,35(4):172-177.
被引量：6
2
毛开富,包广清,徐驰.
基于非对称学习因子调节的粒子群优化算法[J]
.计算机工程,2010,36(19):182-184.
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任伟建,武璇.
一种动态改变学习因子的简化粒子群算法[J]
.自动化技术与应用,2012,31(10):9-11.
被引量：23
4
马国庆,李瑞峰,刘丽.
学习因子和时间因子随权重调整的粒子群算法[J]
.计算机应用研究,2014,31(11):3291-3294.
被引量：31
5
赵远东,方正华.
带有权重函数学习因子的粒子群算法[J]
.计算机应用,2013,33(8):2265-2268.
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6
徐生兵,夏文杰,代安定.
一种改进学习因子的粒子群算法[J]
.信息安全与技术,2012,3(7):17-19.
被引量：15
7
刘炳全,黄崇超.
具有追尾行为的自适应变异粒子群算法[J]
.计算机工程与应用,2008,44(30):74-76.
被引量：2
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71
1
李宁,孙德宝,岑翼刚,邹彤.
带变异算子的粒子群优化算法[J]
.计算机工程与应用,2004,40(17):12-14.
被引量：60
2
李晓磊,路飞,田国会,钱积新.
组合优化问题的人工鱼群算法应用[J]
.山东大学学报（工学版）,2004,34(5):64-67.
被引量：161
3
赫然,王永吉,王青,周津慧,胡陈勇.
一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析[J]
.软件学报,2005,16(12):2036-2044.
被引量：134
4
陈贵敏,贾建援,韩琪.
粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究[J]
.西安交通大学学报,2006,40(1):53-56.
被引量：304
5
金义雄,程浩忠,严健勇,张丽.
基于局优分支优化的粒子群收敛保证算法及其在电网规划中的应用[J]
.中国电机工程学报,2005,25(23):12-18.
被引量：37
6
高尚,汤可宗,蒋新姿,杨静宇.
粒子群优化算法收敛性分析[J]
.科学技术与工程,2006,6(12):1625-1627.
被引量：19
7
张建科,刘三阳,张晓清.
飞行时间自适应调整的粒子群算法[J]
.计算机应用,2006,26(10):2513-2515.
被引量：10
8
李宁,孙德宝,邹彤,秦元庆,尉宇.
基于差分方程的PSO算法粒子运动轨迹分析[J]
.计算机学报,2006,29(11):2052-2060.
被引量：48
9
刘新颖,王曙鸿,邱捷.
改进粒子群算法及其在超导电缆参数优化中的应用[J]
.西安交通大学学报,2007,41(2):219-222.
被引量：5
10
王丽,王晓凯.
一种非线性改变惯性权重的粒子群算法[J]
.计算机工程与应用,2007,43(4):47-48.
被引量：59
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1
高显义,林欣晖.
基于文本聚类的变电工程变更特征识别研究[J]
.建筑经济,2020,41(S02):200-203.
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苗建杰,李德波,李慧君,阙正斌,陈智豪,陈兆立,冯永新.
改进粒子群算法在燃煤电厂中的应用现状及展望[J]
.环境工程,2023,41(S01):354-362.
3
王延年,向秋丽.
基于改进粒子群优化算法的六自由度机器人轨迹优化算法[J]
.国外电子测量技术,2020,0(1):49-53.
被引量：22
4
高明松,李素明,周卫东.
应用人工蜂群算法辨识潜器参数[J]
.哈尔滨工程大学学报,2013,34(8):1023-1027.
被引量：4
5
尚莹莹,张健,马记,董勇.
基于差分思想和平均值机制的改进PSO算法[J]
.电脑知识与技术,2011,7(9):6202-6204.
被引量：1
6
徐满意,代祖华,王济深.
粒子群算法改进策略研究[J]
.甘肃科技,2013,29(6):41-44.
被引量：2
7
赵远东,方正华.
带有权重函数学习因子的粒子群算法[J]
.计算机应用,2013,33(8):2265-2268.
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8
樊清雄,贺亮,杨政.
基于随机模拟的微网优化控制方法研究[J]
.水电能源科学,2013,31(9):225-228.
9
邱建东,蒋兆远.
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.计算机工程与应用,2013,49(22):253-257.
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赵娜,贾世魁,王健,孙志礼.
PSO优化算法的参数研究[J]
.机械与电子,2013,31(11):3-6.
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21
1
黄炳强,曹广益.
基于人工势场法的移动机器人路径规划研究[J]
.计算机工程与应用,2006,42(27):26-28.
被引量：38
2
段海滨,王道波,于秀芬.
蚁群算法的研究现状及其展望[J]
.中国工程科学,2007,9(2):98-102.
被引量：61
3
刘利强,戴运桃,王丽华,甘兴利.
基于蚁群算法的水下潜器全局路径规划技术研究[J]
.系统仿真学报,2007,19(18):4174-4177.
被引量：15
4
魏莹.
VB环境下A＊算法的实现[J]
.兰州工业高等专科学校学报,2009,16(3):8-10.
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5
潘海波.
A*算法寻找路径[J]
.黑龙江科技信息,2009(18):21-21.
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韩艳欣,张喜.
基于遗传算法的车站标识决策点布设方法研究[J]
.铁路计算机应用,2009,18(11):10-13.
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7
王丹.
基于人机工程的铁路客运站导向标识系统分析[J]
.四川建筑,2010,40(2):65-66.
被引量：8
8
朱收涛,曹林平,翁兴伟,董康生,封普文.
采用改进粒子群算法的无人机协同航迹规划[J]
.电光与控制,2012,19(12):29-33.
被引量：5
9
陈攀峰,刘文军,王为.
基于粒子群算法的无人机航迹规划[J]
.电子设计工程,2013,21(22):36-39.
被引量：5
10
张鑫源,胡晓敏,林盈.
遗传算法和粒子群优化算法的性能对比分析[J]
.计算机科学与探索,2014,8(1):90-102.
被引量：49
引证文献
3
1
穆瑞杰.
基于遗传算法的地铁车站引导标识布点探析[J]
.郑州大学学报（工学版）,2018,39(1):73-77.
被引量：10
2
杜云,刘冰,邵士凯,彭瑜.
基于改进粒子群算法的无人机航迹规划[J]
.河北工业科技,2019,36(5):335-340.
被引量：4
3
路春晖,尹美琳,付振楷,李兴盛,张嘉琪.
辐射扫描算法在无人船航迹规划中的应用[J]
.实验室研究与探索,2019,38(11):34-37.
被引量：1
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15
1
李勇,柳建.
基于遗传算法的智能车行驶路线优化[J]
.电子设计工程,2019,27(6):83-86.
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2
徐慧智,赵小红,武腾飞.
考虑乘客流量和节点重要度的地铁站信息查询台优化布置[J]
.交通运输系统工程与信息,2019,19(6):68-76.
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3
赵庆岩,黎杰,吴顺,涂海波,汤奇荣.
基于遗传算法优化的机械臂动态矩阵预测控制[J]
.郑州大学学报（工学版）,2020,41(1):32-37.
被引量：4
4
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.现代电子技术,2020,43(23):85-89.
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5
刘琨,封硕.
面向无人机航迹规划的改进人工蜂群算法[J]
.郑州大学学报（理学版）,2021,53(1):74-79.
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6
曾发林,蔡嘉伟,孙苏民.
基于CEEMD样本熵和GA-BP的排气噪声声品质预测[J]
.郑州大学学报（工学版）,2020,41(6):19-25.
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林彬,韩光辉,宋晨晨,张雅静.
基于辐射扫描算法的机器人路径规划与仿真[J]
.系统仿真学报,2021,33(1):84-90.
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潘公宇,刘一.
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.河北工业科技,2021,38(4):272-279.
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.交通信息与安全,2021,39(4):99-107.
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1
曹晓燕,邵定宏.
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.计算机工程与设计,2011,32(7):2472-2475.
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2
张索峰,李平.
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.工业仪表与自动化装置,2010(2):53-55.
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丛玲.
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.信息系统工程,2015,28(4):123-123.
4
张钰莎,蒋盛益,谢柏林,唐凯.
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自动化应用
2016年 第11期
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