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双群体随机微粒群算法
被引:9
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
夏桂梅
曾建潮
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所
曾建潮
机构
:
[1]
太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所
来源
:
计算机工程与应用
|
2006年
/ 24期
关键词
:
随机微粒群算法;
双群体;
全局优化;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。
引用
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页码:46 / 48
页数:3
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