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粒子群优化算法的收敛性分析及其混沌改进算法
被引量：
62
1
作者
刘洪波
王秀坤
谭国真
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2006年第6期636-640,645,共6页
分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小,粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法,该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,...
分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小,粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法,该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.
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关键词
粒子群优化算法
混沌
多模态函数优化问题
遗传算法
模拟退火算法
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职称材料
题名
粒子群优化算法的收敛性分析及其混沌改进算法
被引量：
62
1
作者
刘洪波
王秀坤
谭国真
机构
大连理工大学计算机系
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2006年第6期636-640,645,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60373095)
国家973计划项目(2100CCA00700)
教育部科学基金项目(KP0302)
文摘
分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小,粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法,该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.
关键词
粒子群优化算法
混沌
多模态函数优化问题
遗传算法
模拟退火算法
Keywords
Particle
swarm
optimization
Chaos
multi
-
modal
function
optimization
problem
Genetic
algorithms
Simulated
annealing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粒子群优化算法的收敛性分析及其混沌改进算法
刘洪波
王秀坤
谭国真
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2006
62
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