| 融合多种策略的改进粒子群算法 |
| |
| 引用本文： | 胡佳. 融合多种策略的改进粒子群算法[J]. 计算机系统应用, 2021, 30(7): 172-177. DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007989 |
| |
| 作者姓名： | 胡佳 |
| |
| 作者单位： | 中国市政工程中南设计研究总院有限公司, 武汉 430010 |
| |
| 摘 要： | 为有效解决粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)容易陷入局部极值及进化后期收敛速度慢、精度低等缺点, 提出了一种融合多种策略的改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO). 该算法包括以下4点改进:(1)采取分组控制策...
|
| 关 键 词： | 粒子群算法 分组策略 精英策略 概率控制 |
| 收稿时间： | 2020-10-21 |
| 修稿时间： | 2020-11-18 |
Improved Particle Swarm Optimization Integrating Multiple Strategies |
| |
| HU Jia. Improved Particle Swarm Optimization Integrating Multiple Strategies[J]. Computer Systems& Applications, 2021, 30(7): 172-177. DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007989 |
| |
| Authors: | HU Jia |
| |
| Affiliation: | Central & Southem China Municipal Engineering Design and Research Institute Co. Ltd., Wuhan 430010, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Particle Swarm Optimization (PSO) grouping strategy elite strategy probability control |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机系统应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机系统应用》下载全文 |
