离散微粒群优化算法的研究进展-中国学术期刊网络出版总库

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离散微粒群优化算法的研究进展

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【英文篇名】	The-state-of-art of discrete particle swarm optimization algorithms
【下载频次】	★★★★★
【作者】	潘全科; 王凌; 高亮;
【英文作者】	PAN Quan-ke1; WANG Ling2; GAO Liang3(1.School of Computer Science; Liaocheng University; Liaocheng 252059; China; 2.Department of Automation; Tsinghua University; Beijing 100084; 3.Department of Industrial and Manufacturing System Engineering; Huazhong University of Science and Technology; Wuhan 430074; China);
【作者单位】	聊城大学计算机学院; 清华大学自动化系; 华中科技大学工业及制造系统工程系;
【文献出处】	控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2009年 10期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	微粒群优化; 离散微粒群优化; 进化计算; 群智能; 组合优化;
【英文关键词】	Particle swarm optimization; Discrete PSO; Evolutionary computation; Swarm intelligence; Combinatorial optimization;
【摘要】	首先,介绍了近年来出现的5种较为典型的离散PSO,并分析了它们与基本PSO之间的联系和区别;然后,归纳了提高离散PSO优化性能的若干途径,并总结了离散PSO的应用现状;最后,探讨了离散PSO有待进一步研究的若干方向和内容.
【英文摘要】	Five kinds of representative discrete particle swarm optimization(PSO)algorithms presented in recent years are introduced in this paper.And the relation and distinction between the discrete PSO and the basic PSO are analyzed.Then several methods to improve the discrete PSO algorithms are comprehensively analyzed and concluded.Also,the state of art in the application of the discrete PSO algorithm is investigated in detail.Finally,further research issues and some suggestion about the discrete PSO algorithm in...
【基金】	国家自然科学基金项目(60874075,70871065,60774082,60834004); 国家863计划项目(2007AA04Z155); 数字制造装备与技术国家重点实验室(华中科技大学)开放课题
【更新日期】	2009-11-03
【分类号】	TP18
【正文快照】	1引言微粒群优化(PSO)是一种新兴的基于群体智能理论的演化计算技术.与遗传算法相比,PSO具有流程简单易实现、需要调节的参数少以及较强的全局收敛能力和鲁棒性等优势[1-8].目前,PSO已被广泛应用于函数优化、神经网络训练和模糊系统控制等领域.PSO最初是为解决非线性连续优化问

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