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  • 【期刊】 粒子群算法优化研究

    刊名:《合作经济与科技》 作者:丁艳 ; 管燕明 关键词:粒子群算法 ; 非线性规划 ; 回收网络 机构:广州工商学院 ; 广州工商学院 年份:2018
    摘要:粒子群算法控制参数较少、使用简单,受到很多专家学者的关注。但是,传统粒子群算法在求解非线性规划问题时,比较容易陷入局部最优而找不到全局最优解。本文在算法设计过程中,对传统的粒子群算法进行改进,以提高求解效果。
  • 【期刊】 粒子群算法优化研究

    刊名:合作经济与科技 作者:丁艳 ; 管燕明 关键词:粒子群算法 ; 非线性规划 ; 回收网络 机构:[1]广州工商学院 ; [1]广州工商学院 年份:2018
    摘要:粒子群算法控制参数较少、使用简单,受到很多专家学者的关注。但是,传统粒子群算法在求解非线性规划问题时,比较容易陷入局部最优而找不到全局最优解。本文在算法设计过程中,对传统的粒子群算法进行改进,以提高求解效果。
  • 【期刊】 粒子群算法研究概述

    刊名:福建电脑 作者:许可 ; 陈云飞 关键词:粒子群算法 ; 人工智能算法 ; 人工生命 ; 机器学习 ; 发展方向 机构:河南大学计算机与信息工程学院 ; 河南大学计算机与信息工程学院 年份:2015
    摘要:伴随着信息产业的高速发展,工业生产中需要很多优化问题,人工智能算法的应用及其算法就显得尤为重要。因为工业生产力的大力提高,人工生命,机器学习,人工智能算法在学术界和工业界的广泛重视,人们日常的需要,粒子群算法的存在更显示其意义。本文从粒子群算法(Particle Swarm Optimization)理论分析,粒子群算法(Particle Swarm Optimization)发展方向两个方面而言,介绍了人工智能算法领域的经典理论和近几年在国际级取得的研究成果,并讨论了人工智能算法研究的发展方向。
  • 【期刊】 粒子群算法研究进展

    刊名:数据通信 作者:邢晓溪 关键词:粒子群算法 ; 杂交粒子群算法 ; 协同粒子群算法 ; 免疫粒子群算法 年份:2015
    摘要:粒子群算法(PSO)是一种仿鸟群觅食行为的智能优化算法,是目前解决组合优化问题的重要工具之一。为了扩展粒子群算法在工程实际中的应用范围,有助于针对工程应用进行算法选择,本文讨论了粒子群算法理论基础,详细阐述了该算法的实现步骤与特点,并分析讨论了几种典型粒子群算法的计算方法与特点,即杂交粒子群算法(HPSO)、离散二进制粒子群算法(BPSO与DPSO)、协同粒子群算法(CPSO)及免疫粒子群算法(IM-PSO)。最后,根据粒子群算法的研究现状,展望了该算法所面临的挑战与进一步研究方向。
  • 【期刊】 粒子群算法优化研究

    刊名:合作经济与科技 作者:丁艳;管燕明; 关键词:非线性规划;;粒子群算法;;回收网络 机构:广州工商学院 ; 广州工商学院 年份:2018
    摘要:粒子群算法控制参数较少、使用简单,受到很多专家学者的关注。但是,传统粒子群算法在求解非线性规划问题时,比较容易陷入局部最优而找不到全局最优解。本文在算法设计过程中,对传统的粒子群算法进行改进,以提高求解效果。
  • 【期刊】 改进粒子群算法研究

    刊名:数字技术与应用 作者:张颖 ; 邢玉秀 ; 张琳 关键词:粒子群算法 ; 惯性权重 ; 学习因子 ; 改进研究 机构:河北联合大学轻工学院 ; 河北联合大学轻工学院 年份:2014
    摘要:粒子群算法存在早熟收敛的问题,为解决此问题,本文提出一种改进的粒子群算法,并采用3个典型的函数进行测试。结果表明:与粒子群算法相比,该算法有效地提高了其全局收敛能力。
  • 【期刊】 自适应变异粒子群算法

    刊名:计算机工程与应用 作者:周利军 ; 彭卫 ; 邹芳 ; 刘宇荧 ; 李莉 关键词:粒子群算法 ; 局部收敛 ; 自适应 ; 变异操作 ; 群体智能 机构:四川农业大学资源环境学院 ; 四川农业大学资源环境学院 ; 四川农业大学商学院 ; 四川农业大学经济管理学院 年份:2016
    摘要:为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。
  • 【期刊】 自适应变异粒子群算法  

    刊名:《计算机工程与应用》 作者:周利军 ; 彭卫 ; 邹芳 ; 刘宇荧 ; 李莉 关键词:粒子群算法 ; 局部收敛 ; 自适应 ; 变异操作 ; 群体智能 机构:四川农业大学资源环境学院 ; 四川农业大学资源环境学院 ; 四川农业大学商学院 ; 四川农业大学经济管理学院 年份:2016
    摘要:为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。
  • 【期刊】 粒子群算法研究与进展

    刊名:现代工业经济和信息化 作者:阎帅 ; 刘子旗 ; 刘昊城 ; 崔瀚林 ; 管浩添 关键词:粒子群 ; 优化算法 ; 群智能 机构:辽宁工程技术大学机械工程学院 ; 辽宁工程技术大学机械工程学院 ; 山东省文登市第一中学 年份:2019
    摘要:粒子群优化(PSO)算法是一种基于群智能的演化计算方法,属于一类随机全局优化技术,源于对鸟群群体运动行为的研究。介绍了粒子群优化算法的基本原理、算法特点,给出了多种改进形式,分析了PSO研究现状、存在的问题和未来主要要做的工作。
  • 【期刊】 一种改进的粒子群算法

    刊名:电脑编程技巧与维护 作者:江嘉伟 ; 毋文峰 关键词:标准粒子群算法 ; 改进粒子群算法 ; 惯性权重 ; 聚集程度 ; 迭代次数 机构:武警警官学院 ; 武警警官学院 年份:2016
    摘要:针对标准粒子群算法中固定惯性权重值在寻优方面不具有动态寻优的特点,结合粒子聚集程度和迭代次数的综合作用对惯性权重进行动态调整。实验表明,改进后的粒子群算法在具有代表性的单峰函数和多峰函数的测试中均具有一定的优越性。
  • 【期刊】 一种改进的粒子群算法  

    刊名:《电脑编程技巧与维护》 作者:江嘉伟 ; 毋文峰 关键词:标准粒子群算法 ; 改进粒子群算法 ; 惯性权重 ; 聚集程度 ; 迭代次数 机构:武警警官学院 ; 武警警官学院 年份:2016
    摘要:针对标准粒子群算法中固定惯性权重值在寻优方面不具有动态寻优的特点,结合粒子聚集程度和迭代次数的综合作用对惯性权重进行动态调整。实验表明,改进后的粒子群算法在具有代表性的单峰函数和多峰函数的测试中均具有一定的优越性。
  • 【期刊】 位置扰动的粒子群算法

    刊名:计算机工程与设计 作者:薛敬 ; 靳雁霞 关键词:粒子群算法 ; 个体最优位置 ; 群体最优位置 ; 扰动 ; 随机维 机构:中北大学电子与计算机科学技术学院 ; 中北大学电子与计算机科学技术学院 年份:2014
    摘要:针对基本粒子群算法具有容易陷入局部极值、对多维搜索空间精度不高等缺陷,提出了一种位置扰动的粒子群算法。算法通过对粒子个体最优位置的一个或多个随机维上的计算,产生对群体最优位置对应维上的扰动,使群体最优位置可以从个体最优位置搜索经验中更直接的学习,并且跳出局部最优。通过几个常用测试函数的测试结果表明,位置扰动的粒子群算法比标准PSO算法在处理多峰值、多维搜索空间问题时有更高的寻优能力。
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