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《第二十七届中国控制会议论文集》2008年
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基于模拟退火思想的基本粒子群算法改进

丛亮  胡成全  郭宗鹏  姜宇  沙丽华  
【摘要】:粒子群算法(PSO)是进化计算领域中一种优化算法,被广泛应用到函数优化、神经网络训练、模式分类和模糊系统控制等领域。基本的粒子群算法容易陷入局部最优,本文引用模拟退火的思想,改进了基本的粒子群算法,使其跳出局部最优。本文提出了两种改进策略,并反复测试两种改进策略和基本粒子群算法以比较它们的优劣,最后经过分析得出结论:两种改进策略的全局搜索性能优于基本粒子群算法。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 杨立标;基于混合优化策略的粒子群算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 冯维;基于粒子群算法求解多目标函数优化[D];吉林大学;2010年
5 陈琳玲;基于简化粒子群算法的测试数据自动生成方法研究[D];西南大学;2010年
6 王冬;基于粒子群算法的Web文本信息过滤研究[D];华北电力大学(河北);2010年
7 兰任;基于并行混合粒子群算法的蛋白质结构预测[D];大连理工大学;2010年
8 管月智;粒子群算法的研究与应用[D];江南大学;2011年
9 张文静;协同粒子群算法及其在多车场路径优化问题中的应用[D];华东师范大学;2011年
10 杨凌云;改进粒子群算法在车辆路径问题中的应用研究[D];河南大学;2011年
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