中国博士后科学基金(2013M542219)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 相关机构：广东第二师范学院仲恺农业工程学院中国科学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金广东省重大科技攻关项目国家自然科学基金更多>>
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- Clustering Algorithm Combining CPSO with K-Means
- A clustering algorithm combining particle swarm optimization(CPSO) with K-Means(KM-CPSO) is proposed, which fe...
- Chunqin GuQian Tao
- 文献传递
- PSO算法扰动优化策略及其收敛性研究被引量：1
- 2014年
- 为进一步提升求解精度、有效抑制早熟收敛,各类扰动(变异或跳转)优化策略常用来对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的pBest、gBest进行极值扰动,由此增强粒子在多维空间的搜索能力、提升算法性能.为分析扰动优化策略下粒子(PSO算法的搜索引擎)在多维空间的轨迹行为特性,采用级数对多维空间中粒子进行了理论分析并证明了扰动后粒子轨迹的收敛性;最后,结合项目调度问题在多维空间中对随机粒子运动轨迹进行了实证分析,验证了扰动后粒子轨迹的收敛性.
- 陶乾阮锦新常会友顾春琴陈强
- 关键词：微粒群优化级数项目调度
- 一种“自我”感知的高维混沌群体智能算法
- 2014年
- 为避免早熟收敛和提升粒子在高维空间的搜索能力,文章提出了一种"自我"感知的高维混沌群体智能算法。首先,采用pBest和gBest混沌双扰动来增强粒子的搜索能力;其次,提出一种"自我"感知策略来帮助种群避免早熟收敛;最后,将三种不同微粒群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在旅行推销员问题(Traveling Salesman Problem,TSP)上进行了对比实验。实验结果显示"自我"感知的高维混沌群体智能算法简单、有效可行,值得推荐。
- 陶乾黄哲学顾春琴
- 关键词：微粒群优化混沌自我感知
