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飞行时间自适应调整的粒子群算法
被引:12
作者
:
张建科
论文数:
0
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0
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0
机构:
西安邮电学院应用数学与物理系
西安邮电学院应用数学与物理系
张建科
[
1
]
刘三阳
论文数:
0
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0
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0
机构:
西安电子科技大学理学院
西安邮电学院应用数学与物理系
刘三阳
[
2
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张晓清
[
3
]
机构
:
[1]
西安邮电学院应用数学与物理系
[2]
西安电子科技大学理学院
[3]
西安电子科技大学软件学院
来源
:
计算机应用
|
2006年
/ 10期
关键词
:
粒子群算法;
进化算法;
优化;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
V325 [专业航空];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
为改善粒子群优化算法的搜索性能,提出一种飞行时间自适应调整的粒子群算法(FAA-PSO)。该算法在粒子群进化过程中随着进化代数增大自适应调整粒子的飞行时间,从而克服了传统粒子群算法中粒子飞行时间固定为1导致的粒子在迭代后期搜索性能下降的困难。数值结果表明,该算法有利于加速收敛,提高收敛精度。
引用
收藏
页码:2513 / 2515
页数:3
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[1]
增强型微粒群优化算法及其在软测量中的应用
[J].
陈国初
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机构:
华东理工大学自动化研究所
陈国初
;
俞金寿
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0
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0
机构:
华东理工大学自动化研究所
俞金寿
.
控制与决策,
2005,
(04)
:377
-381
[2]
A Modified Particle Swarm Optimizer. Shi Y, Eberhart RC. Proceedings of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation . 1998
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