| 基于粒子群算法的温度模型优化 |
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| 引用本文： | 徐钦龙,刘国平,张健民.基于粒子群算法的温度模型优化[J].南昌大学学报(工科版),2003,25(1):68-71. |
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| 作者姓名： | 徐钦龙 刘国平 张健民 |
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| 作者单位： | 1. 南昌大学,机电工程学院,江西,南昌,330029
2. 上海宝钢技术中心,上海,201900 |
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| 摘 要： | 粒子群算法是一种新出现的进化算法，相对其它进化算法，它收敛速度快、规则简单、编程易于实现。现实的优化问题一般要求在指定的范围内求解，即要满足域约束。而目前在粒子群的约束优化问题上面研究较少。本文对粒子群算法的种群初始化进行了改进，在指定范围内进行初始化；并且提出了一种解决域约束问题的方法。该方法在优化温度模型的应用中取得了比较好的效果。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 温度模型 优处 |
| 文章编号： | 1006-0456(2003)01-0068-04 |
| 修稿时间： | 2002年11月18 |
PSO Based Temperature Model Optimization |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | partical swarm optimization algorithm temperature model optimization |
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