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期刊文章详细信息

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用    

A Modified Particle Swarm Optimization for Solving Constrained Optimization Problems

  

文献类型:期刊文章

作  者:刘华蓥[1] 林玉娥[1] 王淑云[2]

机构地区:[1]大庆石油学院计算机与信息技术学院,黑龙江省大庆163318 [2]吉林大学数学学院,长春130012

出  处:《吉林大学学报(理学版)》

年  份:2005

卷  号:43

期  号:4

起止页码:472-476

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、INSPEC、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:在用粒子群算法求解约束优化问题时,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键.通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究,提出求解约束优化问题一种改进的粒子群算法,该算法让每个粒子都具有双适应值,通过双适应值决定粒子优劣,并提出了自适应保留不可行粒子的策略.实验证明,改进的算法是可行的,且在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.

关 键 词:粒子群优化算法 双适应值  自适应

分 类 号:TP301]

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同被引文献:

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