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涂德键

作品数：1 被引量：8H指数：1
供职机构：中山大学更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇群体智能
  • 1篇人工智能
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇函数优化

机构

  • 1篇中山大学

作者

  • 1篇王惠森
  • 1篇张军
  • 1篇钟文亮
  • 1篇涂德键

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
带启发性变异的粒子群优化算法被引量：8
2008年
粒子群优化算法(PSO)是一种群体智能计算方法,该算法精度高,收敛速度快,但在优化多峰函数的时候容易陷入早熟。加入启发性变异机制,可以在不破坏原算法高速收敛性质的同时,扩展算法的有效搜索区域。经过13个经典函数的测试证明,带启发性变异的粒子群优化算法(HMPSO)速度比原算法速度更快,精度更好,且不容易陷入局部最优。与其它带变异的粒子群优化算法相比,该算法收敛更快,在一些问题上有一定的精度优势。
钟文亮王惠森张军涂德键
关键词：人工智能群体智能粒子群优化算法函数优化
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