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题名:
一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析
其他题名: an improved particle swarm optimization based on self-adaptive escape velocity
作者: 赫然 ; 王永吉 ; 王青 ; 周津慧 ; 胡陈勇
关键词: 微粒群算法 ; 逃逸速度 ; 自适应 ; 变异操作 ; 群体智能 ; particle swarm optimization ; escape velocity ; self-adaptive ; mutation ; swarm intelligence
刊名: 软件学报
发表日期: 2005
卷: 16, 期:12, 页:2036-2044
收录类别: ei,cscd,wanfang,cnki
部门归属: 互联网软件技术实验室
资助者: China Computer Federation; IEEE Computer Society
摘要: 分析了变异操作对微粒群算法(panicle swarm optimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解.算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作.当微粒飞行速度过小时,通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索,减弱了随机变异操作带来的不稳定性、典型复杂函数优化的仿真结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索.
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/3238
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赫然,王永吉,王青,等. 一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析[J]. 软件学报,2005-01-01,16(12):2036-2044.
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