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期刊文章详细信息

基于模拟退火的粒子群优化算法    

Particle Swarm Optimization Algorithms Based on Simulated Annealing

  

文献类型:期刊文章

作  者:高鹰[1] 谢胜利[1]

机构地区:[1]华南理工大学电子与信息学院

出  处:《计算机工程与应用》

基  金:国家自然科学基金(编号:60274006);国家杰出青年基金;教育部跨世纪优秀人才基金;华南理工大学自然科学基金资助项目

年  份:2004

卷  号:40

期  号:1

起止页码:47-50

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。

关 键 词:模拟退火 粒子群优化算法 杂交 变异  

分 类 号:TP301.6]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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