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一种含驻留粒子的改进粒子群算法
被引:8
作者
:
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机构:
张宏伟
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机构:
张向锋
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机构:
朱晨煊
机构
:
[1]
上海电机学院电气学院
来源
:
计算机与现代化
|
2017年
/ 11期
关键词
:
粒子群算法;
早熟现象;
主粒子;
驻留粒子;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
为了避免粒子群算法过早收敛,提出一种包含局部驻留粒子的改进粒子群算法(CRPSO)。该算法将基本的粒子群算法的粒子称为主粒子,而当算法每找到一个新的全体最优点之后,将会在这个最优点附近产生几个称为驻留粒子的搜索粒子。2种粒子分工协作,主粒子负责全局搜索而驻留粒子负责局部搜索。驻留粒子帮助主粒子群避免过早收敛,提高整个粒子群多样性。仿真结果表明,该算法能有效地改善粒子群算法在非线性全局优化问题上的早熟现象,增强粒子群算法的全局搜索能力。
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Integration of particle swarm optimization-based fuzzy neural network and artificial neural network for supplier selection
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一种带正弦函数因子的粒子群优化算法
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模式识别与人工智能,
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Integration of particle swarm optimization-based fuzzy neural network and artificial neural network for supplier selection
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Natl Taiwan Univ Sci & Technol, Dept Ind Management, Taipei 106, Taiwan
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Hong, S. Y.
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Natl Taipei Univ Technol, Dept Ind Engn & Management, Taipei 106, Taiwan
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基于惯性权重对数递减的粒子群优化算法
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一种带正弦函数因子的粒子群优化算法
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一种排异竞争的粒子群优化算法
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魏建香
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夏德深
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模式识别与人工智能,
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