文献类型：期刊文章

作　　者：蔡昭权[1] 黄翰[2]

机构地区：[1]惠州学院网络中心,惠州516007 [2]华南理工大学软件学院,广州510006

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60803052)

年　　份：2009

卷　　号：35

期　　号：7

起止页码：170-171

语　　种：中文

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

摘　　要：针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定。

关 键 词：群体智能 粒子群优化算法 综合学习  最小方差优先  自适应变异

分 类 号：TP301.6]