期刊文章详细信息
微粒群算法的研究现状及发展趋势
A Researchful Performance and Tendency of Particle Swarm Optimization Algorithms
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]太原科技大学数学系,山西太原030024
基 金：太原科技大学青年基金(200233)
年 份：2005
卷 号：19
期 号：1
起止页码：23-25
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation).算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是:计算速度快且简单易实现;缺点是容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差.本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍,并对其研究的发展趋势进行了预测.
关 键 词：微粒群算法 计算速度 进化计算 搜索空间 优化算法 最优 PSO 研究现状 后期 发现
分 类 号：N031] TP301.6]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
