期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061 [2]浙江大学系统工程研究所,浙江杭州310027
年 份:2003
卷 号:8
期 号:5
起止页码:87-91
语 种:中文
收录情况:CSCD、CSCD2011_2012、JST、普通刊
摘 要:作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法。MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。针对PSO算法可能出现的停滞现象,MPSO引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制。数值仿真结果显示了该算法的有效性。
关 键 词:进化计算 群集智能 粒子群优化
分 类 号:TP18]
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...