| 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
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| 赫然; 王永吉; 王青; 周津慧; 胡陈勇
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| 2005
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| 发表期刊 | 软件学报
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| ISSN | 1000-9825
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| 卷号 | 16期号:12页码:2036-2044 |
| 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． |
| 收录类别 | ei,cscd,wanfang,cnki
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| 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
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| 部门归属 | 互联网软件技术实验室
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| 资助者 | China Computer Federation; IEEE Computer Society
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| 语种 | 中文
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| 内容类型 | 期刊论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/3238
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| 专题 | 互联网软件技术实验室
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
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,2005,16(12):2036-2044.
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| APA |
赫然,王永吉,王青,周津慧,&胡陈勇.(2005).一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析.软件学报,16(12),2036-2044.
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| MLA |
赫然,et al."一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析".软件学报 16.12(2005):2036-2044.
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