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题名一种群模式全局搜索算法
被引量：6
- 1
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作者
曲良东
何登旭
吴尽昭
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机构
广西民族大学信息科学与工程学院
广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
北京交通大学计算机与信息技术学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期592-597,共6页
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基金
广西自然科学基金项目(No.2010GXNSFB013052)
广西科学研究与技术开发项目(No.桂科攻11107006-30)
+1 种基金
广西重点实验室科研项目(No.HCIC201105)
广西高等学校科研项目(No.201204LX085)资助
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文摘
由于模式搜索算法易陷入局部极值且效率低.受群智能算法的启发,结合模式搜索算法,提出一种全局优化算法——群模式全局搜索算法.该算法引入群智能的思想,包含4个操作:模式探测、模式移动、模式学习、模式扩散,具有较强的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好.对benchmark函数集进行仿真并与其它多个算法对比,实验结果证实该算法的有效性.
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关键词
群模式搜索算法
局部优化
全局优化
群智能
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Keywords
Swarm Pattern Search Algorithm, Local Optimization, Global Optimization, swarmintelligence
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究
被引量：5
- 2
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作者
蒋秀洁
樊立
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机构
三峡大学电气信息学院
四川广安邻水供电局
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出处
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第3期218-221,共4页
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文摘
粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.
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关键词
电力系统
经济负荷分配
改进粒子群算法
群体智能
自适应变异
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Keywords
power system
ecnomic dispatch
improved particle swarm optimization algorithm
swarmintelligence
adaptive mutation.
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于量子遗传算法的蚁群多目标优化研究
被引量：5
- 3
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作者
张澎
王鲁达
胡丹
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机构
湘南学院计算机系
湖南大学计算机与通信学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2013年第4期322-325,共4页
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基金
湖南省科技计划项目(2010FJ6028)
湖南省高等学校科学研究项目(10C1236)
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文摘
针对蚁群算法解决一些复杂多维问题的能力不强,容易陷入局部最优,造成算法早熟的情况。为解决上述问题,提出了一种用量子衍生方法的多目标蚁群算法,可用量子遗传算法的全局搜索和蚁群算法的群体智能机制,将蚁群优化与量子遗传算法相结合,用于多维0-1背包问题的求解。与同类算法进行对比分析,实验证明改进算法不仅能更快更精确地逼近Pareto最优前端,并能够维持Pareto最优解分布的均匀性,有效的提高了计算效率和搜索效率,且能弥补蚁群算法的不足。
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关键词
量子蚁群
多目标优化
蚁群算法
群体智能
背包问题
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Keywords
Quantum ant colony（QAC）
Multi - object optimization（MOO）
Ant colony algorithm（ACA）
swarmintelligence
Knapsack problem
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多核环境下并行粒子群算法
被引量：4
- 4
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作者
何莉
刘晓东
李松阳
张倩
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机构
河南工程学院计算机学院
河南工程学院材料与化学工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期2482-2485,2518,共5页
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基金
国家自然科学基金青年项目(61301232)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520148)
河南工程学院博士基金资助项目(D2012016)
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文摘
针对串行粒子群算法在解决大任务耗时过长的问题,提出一种共享并行粒子群(Shared-PSO)算法。充分利用多核处理能力缩短问题处理运行时间,设置共享区和采取粒子随机替换策略有效促进粒子信息的交流,其算法流程具有较好的通用性,允许利用多种串行粒子群算法完成粒子信息更新工作。在标准优化测试集CEC 2014上的实验结果显示新算法的执行时间是串行算法的1/4。新算法能够有效地改善串行粒子群的执行效率,扩展粒子群算法的应用范围。
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关键词
并行粒子群算法
多核计算
并行算法
最优化
群智能
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Keywords
parallel Particle Swarm Optimization （PSO）
muhicore computing
parallel algorithm
optimization
swarmintelligence
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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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题名基于BFOA的拉格朗日插值点最优配置
被引量：1
- 5
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作者
赵翼翔
陈新度
陈新
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机构
广东工业大学机电工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第10期2232-2235,共4页
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基金
国家自然科学基金(50705014
U1134004)
+3 种基金
973计划项目(2011CB013104)
高等学校博士学科点专项科研基金(20114420110001)
广东省教育部产学研结合项目(2009A090100013
2010A090200017)
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文摘
拉格朗日插值法是工程中常用的函数近似重构技术,其有效性与采样点的位置选择密切相关。细菌觅食优化算法(BFOA)则是一种新兴的模拟大肠杆菌觅食行为的群体智能算法,目前尚未得到广泛的应用。提出利用细菌觅食优化算法进行拉格朗日插值点的优化求解,结果优于传统方法。本研究验证了细菌觅食优化算法的有效性,同时为拉格朗日插值点的最优配置提供了新的解决思路。
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关键词
拉格朗日插值
代理模型
细菌觅食优化
群体智能
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Keywords
Lagrange interpolation
surrogate modeling
Bacterial Foraging Optimization （BFOA）
swarmintelligence
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名群体智能机器人技术的实验建设
- 6
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作者
李智
师海云
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《教育教学论坛》
2018年第47期275-276,共2页
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文摘
随着新工科建设的不断推进,培养具有创新创业、数字化思维和跨界整合能力的人才变得迫切,各院校急需加快工程教育改革创新的脚步。为加强学校双一流建设,本文依托于群体智能机器人技术,结合电子信息、自动控制和人工智能等相关专业知识,提出群体智能机器人技术的实验建设,采用翻转课堂等教学方式,鼓励并指导学生完成课程实验方案设计、理论仿真和综合设计等方面内容,加强对具有独立解决问题的复合型人才的培养。
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关键词
工程教育
群体智能
机器人
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Keywords
engineering education
swarmintelligence
robots
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分类号
G642.0
[文化科学—高等教育学]
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