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粒子群优化算法综述
被引量：
85
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作者
黄少荣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第8期1977-1980,共4页
为了进一步推广应用粒子群优化算法(PSO)并为深入研究该算法提供相关资料,在分析PSO基本原理和机制的基础上,从参数设置、收敛性、拓扑结构及与其它算法混合等方面对其发展历程和研究现状进行深入调查,论述了该算法的各种改进技术,并阐...
为了进一步推广应用粒子群优化算法(PSO)并为深入研究该算法提供相关资料,在分析PSO基本原理和机制的基础上,从参数设置、收敛性、拓扑结构及与其它算法混合等方面对其发展历程和研究现状进行深入调查,论述了该算法的各种改进技术,并阐述了PSO在连续领域和离散领域的应用成果,最后对该算法未来发展趋势做出了展望。
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关键词
粒子
群
算法
优化算法
参数设置
拓扑结构
混合
算法
下载PDF
职称材料
题名
粒子群优化算法综述
被引量：
85
1
作者
黄少荣
机构
广东司法警官职业学院信息管理系
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第8期1977-1980,共4页
文摘
为了进一步推广应用粒子群优化算法(PSO)并为深入研究该算法提供相关资料,在分析PSO基本原理和机制的基础上,从参数设置、收敛性、拓扑结构及与其它算法混合等方面对其发展历程和研究现状进行深入调查,论述了该算法的各种改进技术,并阐述了PSO在连续领域和离散领域的应用成果,最后对该算法未来发展趋势做出了展望。
关键词
粒子
群
算法
优化算法
参数设置
拓扑结构
混合
算法
Keywords
particle swarm optimization algorithm
parameters setting
topology
hybrid algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粒子群优化算法综述
黄少荣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
85
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