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《第二十三届中国控制会议论文集(上册)》2004年
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粒子群优化算法的改进

肖龙光  丁晓东  谢集平  
【摘要】:粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能方法的进化计算技术,通过粒子间的相互影响发现复杂搜索空间中的最优区域,从而搜索到最优解。PSO简单容易实现,没有许多参数需要调整,是近年来的一个研究热点。本文介绍了基本PSO算法,并对其进行了改进,根据仿真,得到较好的效果。

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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张利彪,周春光,刘小华,马铭;粒子群算法在求解优化问题中的应用[J];吉林大学学报(信息科学版);2005年04期
2 李晓斌;刘丁;左磊;;RBF-PSO在N型热电偶非线性校正中的应用[J];传感技术学报;2007年04期
3 焦永昌;杨科;陈胜兵;张福顺;;粒子群优化算法用于阵列天线方向图综合设计[J];电波科学学报;2006年01期
4 尚雪莲;王东风;韩璞;;基于微粒群优化的球磨机单神经元自适应解耦控制系统[J];电力科学与工程;2006年03期
5 徐志成;;一种新型鲁棒PID控制器参数整定方法[J];电力自动化设备;2006年07期
6 韩璞,王学厚,李剑波,王东风;粒子群优化的模糊控制器设计[J];动力工程;2005年05期
7 刘华蓥,林玉娥,齐名军;求解约束优化问题的改进粒子群算法[J];大庆石油学院学报;2005年04期
8 汪新星,张明;基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化[J];电网技术;2004年12期
9 袁晓辉,王乘,张勇传,袁艳斌;粒子群优化算法在电力系统中的应用[J];电网技术;2004年19期
10 武新宇;程春田;廖胜利;李刚;;两阶段粒子群算法在水电站群优化调度中的应用[J];电网技术;2006年20期
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1 肖龙光;丁晓东;;基于理性变异的遗传算法[A];第六届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2004年
2 陈佳彬;张翔;;全局优化算法研究[A];福建省科协第五届学术年会数字化制造及其它先进制造技术专题学术年会论文集[C];2005年
3 来旭;徐蕊;李国辉;;基于PSO技术的卫星云图聚类方法研究[A];第三届和谐人机环境联合学术会议(HHME2007)论文集[C];2007年
4 刘朝玮;黄德先;;微粒群算法参数影响的研究[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
5 王建辉;徐林;闫勇亮;方晓柯;顾树生;;用改进粒子群算法优化热连轧精轧机组负荷分配[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
6 张连营;刘晓峰;;微粒群算法收敛研究[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
7 林玉娥;顾国昌;;一种基于混沌变异的粒子群算法[A];黑龙江省计算机学会2007年学术交流年会论文集[C];2007年
8 房启超;徐林;王建辉;顾树生;;基于粒子群算法的连铸机拉矫辊压力的PID参数整定[A];全国自动化新技术学术交流会会议论文集(一)[C];2005年
9 刘伟;王科俊;姚杰;;基于RBF神经网络采用混合粒子群优化的电力负荷短期预测[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
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4 王湘中;进化策略的变异算子与仿真平台研究[D];中南大学;2005年
5 侯云鹤;电力系统的群体智能优化及电力市场稳定研究[D];华中科技大学;2005年
6 周家林;镗孔加工尺寸误差预测与补偿系统的研究与实践[D];华中科技大学;2005年
7 刘志雄;调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究[D];武汉理工大学;2005年
8 徐鹏;信号的稀疏分解及其在脑电信号处理中的应用研究[D];电子科技大学;2006年
9 王介生;球团烧结过程智能控制方法及其应用研究[D];大连理工大学;2006年
10 王俊伟;粒子群优化算法的改进及应用[D];东北大学;2006年
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2 许耀华;基于拟生态算法的CDMA多用户检测方法研究[D];安徽大学;2004年
3 陈红洲;群体智能若干算法研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
4 黄一俞;乙烯裂解炉过程建模与操作优化[D];北京化工大学;2005年
5 李俊峰;移动通信系统中的无线定位技术研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
6 郑鹏;连铸二冷过程建模及配水的智能优化研究[D];东北大学;2005年
7 李科星;微粒群算法在热油管道优化设计中的应用研究[D];西南石油学院;2005年
8 李勇;近似算法在排样优化中的应用[D];华中科技大学;2005年
9 徐志成;基于微粒群优化的控制系统设计研究[D];浙江大学;2006年
10 龚灯才;基于支持向量机的电力短期负荷预测研究[D];河海大学;2006年
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