| 粒子群优化方法在动态优化中的研究现状 |
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| 引用本文： | 陈杰,潘峰,王光辉.粒子群优化方法在动态优化中的研究现状[J].智能系统学报,2009,4(3):189-198. |
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| 作者姓名： | 陈杰 潘峰 王光辉 |
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| 作者单位： | 1. 北京理工大学,复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室,北京100081
2. 北京理工大学,复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室,北京100081;Department of Electrical and Computer Engineering,Purdue School of Engineering and Technology,Indiana University-Purdue University Indianapolis,Indianapolis,IN 46202,USA |
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| 基金项目： | 高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划 |
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| 摘 要： | 作为一种基于群智能的并行随机优化方法，粒子群优化算法（PSO）在优化求解问题中体现出了良好的性能．从提出至今引起了广泛的关注，研究成果也不断涌现．从2000年开始，PSO被用于动态优化问题中．这对PSO的研究提出了新的挑战，对于动态问题的优化不再是在解空间中找到一个最优点，而是要尽可能地在解空间中跟踪运动变化的最优点．对目前为止对于PSO在动态环境优化问题的研究内容进行了分析和总结，介绍了针对动态环境优化问题PSO的改进方法、对环境变化的检测和应对策略、优化性能评价的一系列方法以及各种试验及应用案例．
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| 关 键 词： | 粒子群优化方法 动态环境优化 检测策略 应对策略 性能评价 |
Review of the PSO research in dynamic environments |
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| CHEN Jie,PAN Feng,WANG Guang-hui.Review of the PSO research in dynamic environments[J].CAAL Transactions on Intelligent Systems,2009,4(3):189-198. |
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| Authors: | CHEN Jie PAN Feng WANG Guang-hui |
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