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粒子群优化算法 被引量:303

Particle Swarm Optimization Algorithms
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摘要 粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。 Particle swarm optimizers are a stochastic global optimization technique.The particle swarm algorithms find optimal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles.Particle swarm optimizers have become the hotspot of evolutionary computation because of its excellent performance and simple for implement.In this paper,classical particle swarm optimization algorithm and its several variants and some applica-tions of the algorithms are introduced,future research issues are also discussed.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期1-3,17,共4页 Computer Engineering and Applications
基金 陕西省科学技术发展计划″十五″攻关资助项目(编号:2000K08-G12)
关键词 粒子群优化算法 演化计算 群智能 随机全局优化技术 Particle Swarm,Optimization,evolutionary computation,Swarm Intelligence
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献6

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共引文献246

同被引文献2412

引证文献303

二级引证文献2649

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