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融合粒子群和局部邻域搜索的优化算法
被引量:
8
1
作者
吴亮
蒋玉明
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第7期1554-1557,共4页
为解决采用单一搜索策略的算法很难兼顾全局搜索和局部搜索,且易陷入局部优化的问题,提出一种融合粒子群优化和局部邻域搜索思想的新算法(Ne-PSO)。采用混合搜索策略,通过对全局最优粒子信息的交互和反馈,并行进行全局搜索和局部搜素。...
为解决采用单一搜索策略的算法很难兼顾全局搜索和局部搜索,且易陷入局部优化的问题,提出一种融合粒子群优化和局部邻域搜索思想的新算法(Ne-PSO)。采用混合搜索策略,通过对全局最优粒子信息的交互和反馈,并行进行全局搜索和局部搜素。同时,新算法引入禁忌策略,通过设置禁忌邻域来限制粒子的搜索区域,有效规避了局部优化。通过4个经典函数的测试,验证了该算法在寻优速度、精度和成功率方面的优异性能。
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关键词
粒子群
优化
局部
邻域搜索
禁忌策略
并行搜索
局部优化避免
下载PDF
职称材料
题名
融合粒子群和局部邻域搜索的优化算法
被引量:
8
1
作者
吴亮
蒋玉明
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第7期1554-1557,共4页
文摘
为解决采用单一搜索策略的算法很难兼顾全局搜索和局部搜索,且易陷入局部优化的问题,提出一种融合粒子群优化和局部邻域搜索思想的新算法(Ne-PSO)。采用混合搜索策略,通过对全局最优粒子信息的交互和反馈,并行进行全局搜索和局部搜素。同时,新算法引入禁忌策略,通过设置禁忌邻域来限制粒子的搜索区域,有效规避了局部优化。通过4个经典函数的测试,验证了该算法在寻优速度、精度和成功率方面的优异性能。
关键词
粒子群
优化
局部
邻域搜索
禁忌策略
并行搜索
局部优化避免
Keywords
particle swarm optimization
local neighborhood search
taboo strategy
parallel search
local optimization avoidance
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合粒子群和局部邻域搜索的优化算法
吴亮
蒋玉明
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
8
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职称材料
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