动态概率粒子群优化模型及实验分析

倪庆剑; 邢汉承; 张志政; 王蓁蓁

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动态概率粒子群优化模型及实验分析

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对传统PSO算法中种群产生方式的特点,结合根据历史信息直接取样生成新种群的思想,抽象出动态概率粒子群优化(DPPSO)模型,并给出了该模型的形式化描述;同时提出了DPPSO模型可以采用的几种动态概率进化算子,最后通过常用Benchmark函数优化问题对DPPSO模型采用不同进化算子时的性能进行了实验分析.实验结果验证了DPPSO模型及所提出的进化算子的有效性,同时根据实验结果提出了进化算子设计与选择的指导性建议,并对相关参数设置也做了分析和讨论.

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来源
《计算机科学》 |2009年第2期|222-226|共5页
作者
倪庆剑; 邢汉承; 张志政; 王蓁蓁;
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作者单位

东南大学计算机科学与工程学院;

南京210096;

东南大学计算机科学与工程学院;

南京210096;

东南大学计算机科学与工程学院;

南京210096;

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;

南京210093;

东南大学计算机科学与工程学院;

南京210096;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
群智能;

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