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混合微粒群算法在非线性约束优化中的应用

TO SOLVE NONLINEAR CONSTRAINED OPTIMIZATION PROBLEMS WITH HYBRID PARTICLE SWARM ALGORITHM

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【作者】张喆；李燕；

【Author】 Zhang Zhe 1,2 Li Yan 1 1(The Qingdao Institute of Architecture and Engineering,Qingdao 266520) 2(Ocean University of China,Qingdao 266003)

【机构】青岛建筑工程学院；青岛建筑工程学院青岛266520；中国海洋大学；青岛266003；青岛266520；

【摘要】本文将微粒群算法 (PSO)与罚函数法结合 ,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法 ,数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力。更多还原

【Abstract】 This paper uses particle swarm algorithm(PSO)combined with punished funciton method to solve Nonlinear Constrained Optimization Problems,a new algorithm based on particle swarm algorithm is given and numerical experiences show that the new algorithm has powerful ability of global searching.更多还原

【关键词】微粒群；罚函数；非线性约束优化；
【Key words】 Particle swarm Penalty function Nonlinear constrained optimization；

【文献出处】计算机应用与软件 ,Computer Applications and Software , 编辑部邮箱 ,2004年08期

【分类号】TP301.6
【被引频次】9
【下载频次】250

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