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基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷实现
被引量:
7
1
作者
白雁
《现代电子技术》
2014年第24期41-44,共4页
为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。...
为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。并对数学模型以及线性递减惯性权系数进行了理论设计,同时通过编程实现了该算法。测试结果表明加入线性递减系数后运算迭代次数明显减少,证明加入线性递减系数后的组卷策略收敛性好,能够高效准确地按照一定的预期条件进行组卷,符合预期要求。
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关键词
组卷
粒子群优化算法
线性递减惯性权系数
适应度函数
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职称材料
题名
基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷实现
被引量:
7
1
作者
白雁
机构
西安交通大学网络教育学院
出处
《现代电子技术》
2014年第24期41-44,共4页
文摘
为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。并对数学模型以及线性递减惯性权系数进行了理论设计,同时通过编程实现了该算法。测试结果表明加入线性递减系数后运算迭代次数明显减少,证明加入线性递减系数后的组卷策略收敛性好,能够高效准确地按照一定的预期条件进行组卷,符合预期要求。
关键词
组卷
粒子群优化算法
线性递减惯性权系数
适应度函数
Keywords
test paper generation
particle swarm optimization algorithm
linear decreasing inertia weight
fitness function
分类号
TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷实现
白雁
《现代电子技术》
2014
7
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