| 一种新的交叉粒子群算法 |
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| 引用本文： | 许小丽.一种新的交叉粒子群算法[J].四川轻化工学院学报,2010(1):19-22. |
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| 作者姓名： | 许小丽 |
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| 作者单位： | 西安工程大学理学院,西安710048 |
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| 基金项目： | 陕西省重大科技创新资助项目（2009ZKC02-33）;陕西省科学技术研究发展计划资助项目（2009KRM021） |
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| 摘 要： | 针对标准粒子群优化算法（SPSO）在处理高维复杂问题极易陷入局部最优的不足，文章在研究标准粒子群优化算法理论基础上，提出了一种带交叉因子的改进粒子群优化算法（MyPSO），减小了算法陷入局部极值的可能。仿真实验表明，该算法（MyPSO）提高了全局搜索能力，但同时增加了搜索时间。
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| 关 键 词： | 粒子群 优化 交叉因子 适应度 |
A New Crossed Particle Swarm Optimization |
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| XU Xiao-li.A New Crossed Particle Swarm Optimization[J].Journal of Sichuan Institute of Light Industry and Chemical Technology,2010(1):19-22. |
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| Authors: | XU Xiao-li |
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| Affiliation: | XU Xiao-li ( School of Science, Xi＇an Polytechnic University, Xi＇an 710048, China) |
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| Abstract: | For the deficiency of standard particle swarm optimization （SPSO） when dealing with complex high-dimensional problems with local extreme, a new crossed particle swarm optimization （MyPSO） is proposed, which based on the standard particle swarm optimization. It reduced the likelihood on getting into local extreme. Experimental results showed that the new algorithm can improve the global searching ability, but need more searching time. |
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| Keywords: | particle swarm optimization hybrid genes adaptive degree |
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