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自适应变异综合学习粒子群优化算法
被引量:
21
1
作者
蔡昭权
黄翰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期170-171,202,共3页
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法...
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定。
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关键词
群体智能
粒子群优化算法
综合学习
最小方差优先
自适应变异
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职称材料
题名
自适应变异综合学习粒子群优化算法
被引量:
21
1
作者
蔡昭权
黄翰
机构
惠州学院网络中心
华南理工大学软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第7期170-171,202,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60803052)
文摘
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定。
关键词
群体智能
粒子群优化算法
综合学习
最小方差优先
自适应变异
Keywords
swarm intelligence
Particle Swarm Optimization(PSO) alogorithrn
comprehensive learning
smallest variation first
adaptive mutation
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
自适应变异综合学习粒子群优化算法
蔡昭权
黄翰
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
21
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职称材料
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