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期刊文章详细信息

基于PSO求解随机期望值模型的混合智能算法    

Solving stochastic expected value models with hybrid intelligent algorithm of based on PSO

  

文献类型:期刊文章

作  者:肖宁[1] 曾建潮[1] 李卫斌[2]

机构地区:[1]太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所(804),太原030024 [2]减阳师范学院计算机科学系,陕西咸阳712000

出  处:《计算机工程与应用》

基  金:国家自然科学基金No.60674104~~

年  份:2009

卷  号:45

期  号:10

起止页码:45-48

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:随机期望值模型是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,为了寻找更为高效的求解随机期望值模型的算法,采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近随机函数,然后应用微粒群算法并以逼近随机函数的神经元网络作为适应值估计和实现为了检验解的可行性,从而提出了一种求解随机期望值模型的混合智能算法。最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。

关 键 词:随机规划  随机期望值模型  微粒群算法 随机仿真  神经网络

分 类 号:O221.5]

参考文献:

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同被引文献:

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