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改进的粒子群算法

Improved Particle Swarm Optimization

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【作者】 宋继红

【Author】 SONG Ji-hong(College of Electronic Information Engineering,Changchun University,Changchun 130022,China)

【机构】 长春大学电子信息工程学院

【摘要】 为了改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强,收敛较慢的问题,提出了基于退火思想的改进的粒子群优化算法,新的算法更有利于粒子发现问题的全局最优解。通过对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性。

【Abstract】 To improve the searching performance of particle swarm optimization,in accordance with problems of the strong randomness and slow convergence of the original algorithms,this paper presents an annealing-based improved particle swarm optimization,which is helpful for searching the global optimal solution.Through measuring and calculating classical functions,it is shown that the method is efficient and feasible.

  • 【文献出处】 长春大学学报 ,Journal of Changchun University , 编辑部邮箱 ,2011年10期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】1
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