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对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势.最后给出了一些应用实例,讨论了将来可能的研究内容.
微粒群优化算法研究现状及其进展
【摘 要】
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对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO
【机 构】
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西南交通大学计算机与通信工程学院,UniversityofWaterloo
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年21期
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