Institutional Repository of School of Information Engineering and Artificial Intelligence
| 基于个体状态的粒子群优化算法 | |
于泳海1; 韩金仓2
| |
| 2011 | |
| 发表期刊 | 计算机工程
 |
| 卷号 | 37期号:5页码:190-192 |
| 摘要 | 针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能力明显高于标准粒子群算法。与其他改进算法相比,该算法的寻优能力也较强。 |
| 关键词 | 粒子群优化算法 个体状态 全局优化 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CSCD |
| ISSN | 1000-3428 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:4159860 |
| 中图分类号 | TP301.6 |
| 来源期刊等级 | C2类 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/25190 |
| 专题 | 信息工程与人工智能学院 |
| 作者单位 | 1.兰州商学院陇桥学院信息管理系,兰州730101; 2.兰州商学院信息工程学院,兰州730020 |
| 第一作者单位 | 兰州财经大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 于泳海,韩金仓. 基于个体状态的粒子群优化算法[J]. 计算机工程,2011,37(5):190-192. |
| APA | 于泳海,&韩金仓.(2011).基于个体状态的粒子群优化算法.计算机工程,37(5),190-192. |
| MLA | 于泳海,et al."基于个体状态的粒子群优化算法".计算机工程 37.5(2011):190-192. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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