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微粒群优化算法研究现状及其进展
被引量:
23
1
作者
杨燕
靳蕃
kamel m
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第21期3-4,9,共3页
对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后...
对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后给出了一些应用实例,讨论了将来可能的研究内容。
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关键词
微粒群优化
进化计算
群集智能
PSO
蚁群算法
下载PDF
职称材料
题名
微粒群优化算法研究现状及其进展
被引量:
23
1
作者
杨燕
靳蕃
kamel m
机构
西南交通大学计算机与通信工程学院
UniversityofWaterloo
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第21期3-4,9,共3页
文摘
对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后给出了一些应用实例,讨论了将来可能的研究内容。
关键词
微粒群优化
进化计算
群集智能
PSO
蚁群算法
Keywords
Particle swarm optimization
Evolutionary computation
Swarm intelligence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微粒群优化算法研究现状及其进展
杨燕
靳蕃
kamel m
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004
23
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