微粒群算法的研究现状及发展趋势

来源 :山西师范大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhaolong0804

【摘要】

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微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.其优点是:计算速度快且简单易实现;缺点是容易

【作者】

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夏桂梅曾建潮

【机构】

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太原科技大学数学系

【出处】

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山西师范大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2005年1期

【关键词】

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微粒群算法计算速度进化计算搜索空间优化算法最优 PSO 研究现状后期发现 Particle swarm optimizers Evolution

【基金项目】

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太原科技大学校科研和教改项目

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微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.其优点是:计算速度快且简单易实现;缺点是容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差.本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍,并对其研究的发展趋势进行了预测.

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