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改进的CLPSO算法及对复杂组合函数的优化研究
被引量:
4
1
作者
何胜
潘瑜
+1 位作者
吴访升
黄纯国
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第8期1963-1965,1968,共4页
全面学习微粒群优化算法使用所有其它粒子的历史最好信息来更新粒子速度的策略改进标准微粒群算法,虽然一定程度避免陷入早熟,然而也存在到算法后期收敛速度急剧变慢的问题。采取兼顾粒子搜索范围和收敛速度方法并引入自适应的策略监视...
全面学习微粒群优化算法使用所有其它粒子的历史最好信息来更新粒子速度的策略改进标准微粒群算法,虽然一定程度避免陷入早熟,然而也存在到算法后期收敛速度急剧变慢的问题。采取兼顾粒子搜索范围和收敛速度方法并引入自适应的策略监视算法过程,当算法陷入停滞,即重新初始化,更新粒子系统,用复杂组合测试函数进行测试,表明了改进算法的有效性。
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关键词
优化
微粒群
CLPSO
SA—CLPSO
组合测试函数
下载PDF
职称材料
题名
改进的CLPSO算法及对复杂组合函数的优化研究
被引量:
4
1
作者
何胜
潘瑜
吴访升
黄纯国
机构
江苏技术师范学院计算机科学与工程学院
江南大学生物工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第8期1963-1965,1968,共4页
基金
江苏技术师范学院青年科研基金项目(KYY06081)
文摘
全面学习微粒群优化算法使用所有其它粒子的历史最好信息来更新粒子速度的策略改进标准微粒群算法,虽然一定程度避免陷入早熟,然而也存在到算法后期收敛速度急剧变慢的问题。采取兼顾粒子搜索范围和收敛速度方法并引入自适应的策略监视算法过程,当算法陷入停滞,即重新初始化,更新粒子系统,用复杂组合测试函数进行测试,表明了改进算法的有效性。
关键词
优化
微粒群
CLPSO
SA—CLPSO
组合测试函数
Keywords
optimize
PSO
CLPSO
sa-clpso
composition testfunctions
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的CLPSO算法及对复杂组合函数的优化研究
何胜
潘瑜
吴访升
黄纯国
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
4
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