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采用双模飞行的粒子群优化算法
被引量:
10
1
作者
李景洋
王勇
李春雷
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期533-539,共7页
基于对现实中鸟群飞行方式的模拟,提出一种采用双模飞行的粒子群优化算法.该算法中的粒子在搜索过程中可使用变轨和不变轨两种飞行模式,并根据群体信息反馈和自身状态选择自己的飞行模式.文中选取典型的高维复杂优化问题作为算法优化性...
基于对现实中鸟群飞行方式的模拟,提出一种采用双模飞行的粒子群优化算法.该算法中的粒子在搜索过程中可使用变轨和不变轨两种飞行模式,并根据群体信息反馈和自身状态选择自己的飞行模式.文中选取典型的高维复杂优化问题作为算法优化性能测试.实验表明该算法的全局搜索能力有较大提高,能有效避免早熟收敛问题,可用于求解高维的复杂优化问题.
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关键词
粒子群优化算法(PSO)
双模飞行
变轨
飞行
模式
决策因子
下载PDF
职称材料
题名
采用双模飞行的粒子群优化算法
被引量:
10
1
作者
李景洋
王勇
李春雷
机构
广西民族大学信息科学与工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期533-539,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.61074185)
广西自然科学基金项目(No.0832084)
广西高等学校科研项目(No.201202ZD032)资助
文摘
基于对现实中鸟群飞行方式的模拟,提出一种采用双模飞行的粒子群优化算法.该算法中的粒子在搜索过程中可使用变轨和不变轨两种飞行模式,并根据群体信息反馈和自身状态选择自己的飞行模式.文中选取典型的高维复杂优化问题作为算法优化性能测试.实验表明该算法的全局搜索能力有较大提高,能有效避免早熟收敛问题,可用于求解高维的复杂优化问题.
关键词
粒子群优化算法(PSO)
双模飞行
变轨
飞行
模式
决策因子
Keywords
Particle Swarm Optimization (PSO), Double-Flight Mode, Maneuver Flight-Mode,Deciding Factor
分类号
TP181 [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
采用双模飞行的粒子群优化算法
李景洋
王勇
李春雷
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014
10
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职称材料
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