文献类型：期刊文章

作　　者：李红亚[1] 彭昱忠[1,2] 邓楚燕[1] 龚道庆[1]

机构地区：[1]广西师范学院计算机与信息工程学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室,南宁530022 [2]复旦大学计算机科学技术学院,上海200433

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.61562008);广西自然科学基金(No.GXNSFAA198228);广西科学研究与技术开发计划项目(No.桂科攻1598019-1);广西高校科学技术研究重点项目(No.ZD2014083);八桂学者计划专项

年　　份：2018

卷　　号：54

期　　号：2

起止页码：20-28

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统算法无法满足现代大规模、多变量、多约束的复杂问题求解,使得智能算法的应用越来越广泛。但单一智能算法在解决很多复杂问题时依然存在不足,利用算法之间互补性的混合算法便应运而生,并且取得了较好的实验效果,被越来越多的国内外学者所关注。以混合方式为研究主线,对智能算法中的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的融合方式进行分析与综述,并对其进一步的研究发展方向进行了探讨。

关 键 词：遗传算法 粒子群算法 演化算法 智能计算  智能混合  

分 类 号：TP301.6]