| 一种混合搜索的粒子群算法 |
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| 引用本文： | 连志刚,焦斌. 一种混合搜索的粒子群算法[J]. 控制理论与应用, 2010, 27(10): 1404-1410 |
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| 作者姓名： | 连志刚 焦斌 |
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| 作者单位： | 上海电机学院电子信息学院,上海,200240;上海交通大学机械与动力工程学院,上海,200240;上海电机学院电子信息学院,上海,200240 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(09yjc630151); 上海市科委基础研究培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(sdju200903); 上海电机学院科研启动基金资助项目(09C403).重点资助项目(10JC1405800); 上海高校选拔 |
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| 摘 要： | 本文通过对粒子群算法个体极值、全局极值和种群极值的结合,提出一种混合搜索粒子群算法.用典型的非线性测试函数进行仿真,其实验数据和收敛曲线验证了该算法的有效性,具有快速收敛效果和寻优能力.
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 混合搜索 优化 |
| 收稿时间： | 2009-05-22 |
| 修稿时间： | 2010-07-20 |
Particle-swarm optimization algorithm with mixed search |
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| LIAN Zhi-gang and JIAO Bin. Particle-swarm optimization algorithm with mixed search[J]. Control Theory & Applications, 2010, 27(10): 1404-1410 |
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| Authors: | LIAN Zhi-gang and JIAO Bin |
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| Affiliation: | School of Electronic and Information Engineering, Shanghai Dianji University; School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University,School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University |
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| Abstract: | A mixed search particle-swarm optimization algorithm(MSPSO) is proposed by combining the algorithms for individual optimization, global optimization and generation-population optimization. In the simulations by using benchmark non-linear test functions, experiment data and convergence curves show that this new algorithm is effective, rapidly convergent in optima search. |
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| Keywords: | PSO algorithm mixed search optimization |
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