| 粒子种群优化（PSO）算法的性能研究 |
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| 引用本文： | 王进 季薇 郑宝玉. 粒子种群优化（PSO）算法的性能研究[J]. 南京邮电学院学报(自然科学版), 2005, 25(4): 30-35 |
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| 作者姓名： | 王进 季薇 郑宝玉 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学信息工程系,江苏南京210003 |
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| 摘 要： | 近年来，一种新的基于种群优化的算法——粒子种群优化（PSO）算法，正受到人们的普遍关注。首先介绍了PSO原理及具体实现步骤，接着对各种常见PSO算法，例如原始算法、惯性权值算法、限制因子算法等进行了解释。在此基础上，对PSO算法典型模型的参数选择，如惯性权值、加权系数、最大速度等，进行了详细研究，并给出了实验结果，得出了相关结论．为今后参数的选择提供了参考。接着讨论了PSO在神经网络、模糊逻辑系统和进化计算等计算智能领域及其它工程领域的应用，最后给出了进一步的研究方向。
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| 关 键 词： | 粒子种群优化（PSO） 惯性权值 约束因子 计算智能 进化计算 |
| 文章编号： | 1000-1972（2005）04-0030-06 |
| 收稿时间： | 2004-09-17 |
Study on the Performance of the Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| Wang Jin;Ji Wei;Zheng BaoYu. Study on the Performance of the Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science), 2005, 25(4): 30-35 |
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| Authors: | Wang Jin Ji Wei Zheng BaoYu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization inertia weight constriction factor computational intelligence evolutionary computation |
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