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粒子群算法在求解优化问题中的应用

《吉林大学学报:信息科学版》2005年 第4期 | 张利彪 周春光 刘小华 马铭   吉林大学 计算机科学与技术学院 长春 130012
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摘 要:粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 总体结构、系统结构
【关键词】 粒子群算法 最优化问题 多目标优化问题
【出 处】 《吉林大学学报:信息科学版》2005年 第4期 385-389页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库