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何琼月

作品数：3 被引量：5H指数：2
供职机构：南京财经大学信息工程学院更多>>
发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇群算法
  • 3篇子群
  • 3篇粒子群
  • 3篇粒子群算法
  • 2篇粒子群优化
  • 2篇改进粒子群
  • 2篇改进粒子群算...
  • 1篇多样性
  • 1篇优化算法
  • 1篇种群多样性
  • 1篇物流
  • 1篇物流中心
  • 1篇物流中心选址
  • 1篇粒子群优化算...

机构

  • 3篇南京财经大学
  • 1篇广东工业大学

作者

  • 3篇何琼月
  • 1篇王斌
  • 1篇杨微

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇网络安全技术...

年份

  • 3篇2013
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于相似度变异的改进粒子群算法及其应用研究
群体智能算法的产生摆脱了传统优化技术当前所面临的困境,为求解日益规模化、复杂化、约束强的优化问题提供了新的思路,同时也解决了工程、化工、图像处理等领域的诸多实际问题。粒子群优化算法(Particle Swarm Opti...
何琼月
关键词：粒子群优化算法种群多样性
文献传递
基于聚集度与向量相似度的粒子群算法被引量：3
2013年
针对粒子群算法在运行后期易出现种群多样性丢失、早熟收敛这一现象,提出一种基于聚集度与向量相似度的改进的算法。首先基于向量的欧氏距离定义了聚集度的概念,用来衡量种群的多样性;然后采用向量的夹角余弦值来衡量粒子的相似度,为粒子的变异提供依据;最后为了跳出局部最优,对粒子实施散离策略。仿真实验结果表明改进算法具有更强的寻优能力、更快的收敛速度,且解的稳定性更好。
何琼月王斌
关键词：粒子群优化多样性
基于改进粒子群算法的物流中心选址优化被引量：2
2013年
物流配送中心的选址问题在当今经济,尤其是在电子商务发展迅速与繁荣的社会中有着举足轻重的地位。本文采用提出的改进粒子群算法对该问题的模型进行了求解,仿真结果表明改进算法对于该问题求解的有效性。
何琼月杨微
关键词：物流中心选址粒子群算法
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