| 一种改进的粒子群优化算法及其仿真 |
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| 引用本文： | 陆克中,张秋华,孙兰娟.一种改进的粒子群优化算法及其仿真[J].计算机技术与发展,2007,17(11):88-91. |
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| 作者姓名： | 陆克中 张秋华 孙兰娟 |
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| 作者单位： | 池州学院,计算机科学系,安徽,池州,247000 |
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| 基金项目： | 安徽省高校青年教师科研项目 |
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| 摘 要： | 粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点，在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题，提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO（IPSO）算法，以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试，结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能，而且还具有良好的稳定性。
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| 关 键 词： | 粒子群优化 改进的粒子群优化 群体智能 进化计算 |
| 文章编号： | 1673-629X（2007）11-0088-04 |
| 收稿时间： | 2007-01-20 |
An Improved Particle Swarm Optimization and Simulation |
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| LU Ke-zhong,ZHANG Qiu-hua,SUN Lan-juan.An Improved Particle Swarm Optimization and Simulation[J].Computer Technology and Development,2007,17(11):88-91. |
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| Authors: | LU Ke-zhong ZHANG Qiu-hua SUN Lan-juan |
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| Affiliation: | Department of Computer Science, Chizhou College, Chizhou 247000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization improved particle swarm optimization swarm intelligence evolutionary computation |
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