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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
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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。 展开更多
关键词 优化 微粒群 CLPSO SA—CLPSO 组合测试函数
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