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题名粒子群优化算法中加速系数的实验分析
被引量:10
- 1
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作者
常先英
李荣钧
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机构
华南理工大学工商管理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期183-186,共4页
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文摘
基于粒子群优化的原理,利用标准测试函数对粒子群算法的参数设计进行实验分析,依据函数特性进行初步分类,揭示不同类型优化问题中加速系数与惯性权重的相互关系及其设计规律。该项研究成果为粒子群算法的理论研究提供了实验依据,并为算法的实际应用创造了有利条件。
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关键词
粒子群优化
加速系数
惯性权重
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Keywords
Particle Swarm Optimization(PSO)
acceleration coefficient
inertia weight
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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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题名改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用
被引量:6
- 2
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作者
常先英
李荣钧
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机构
华南理工大学工商管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2009年第8期144-146,共3页
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文摘
文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解。在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法。
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关键词
粒子群算法
混合算法
投资组合
条件受险价值(cVaR)
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分类号
F830
[经济管理—金融学]
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题名一种新的混合粒子群优化算法
被引量:15
- 3
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作者
李荣钧
常先英
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机构
华南理工大学工商管理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第5期1700-1702,1705,共4页
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文摘
针对标准粒子群算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部极值的缺陷,将鱼群算法中聚群行为的基本思想引入粒子群算法中,据此建立了粒子中心的基本概念,并利用粒子的聚群特性调整粒子的飞行方向与目标位置,从而提出了一种新的混合粒子群算法,旨在改进原粒子群算法的全局收敛能力。为了检验混合粒子群算法的优化特性,采用三种典型的标准函数对五种现行智能算法进行了多方面的测试和比较。实验结果表明,新算法具有良好的搜索精度与速度,有效弥补了标准粒子群算法局部收敛和鱼群算法精度不高的双重缺陷,适用于解决复杂函数优化问题。
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关键词
粒子群算法
鱼群算法
聚群行为
混合算法
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Keywords
particle swarm optimization
artificial fish search algorithm
swarm behavior
hybrid algorithm
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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PSO算法速度更新时随机数产生的分析
被引量:4
- 4
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作者
李荣钧
常先英
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机构
华南理工大学工商管理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期192-194,共3页
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文摘
介绍粒子群优化原理,对粒子群速度更新时随机数的产生问题进行理论研究,采用标准测试函数对随机数的3种产生方式进行数值实验,并对实验结果给出相应的理论解释,有助于了解粒子群优化算法的运行机制,为算法的进一步研究提供一定数值依据。
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关键词
群智能
粒子群优化算法
速度更新
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Keywords
swarm intelligence
Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm
speed renewal
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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