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粒子群优化算法模型分析
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自动化学报 2006年 第3期32卷 368-377页
作者: 潘峰 陈杰 甘明刚 蔡涛 涂序彦 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 北京100081
粒子群优化算法优化问题中体现出良好的性能,但目前还没有对其运动特性,尤其是参数的选择与当粒子群体陷入局部极值点导致的早熟收敛情况的详细分析.分析了PSO算法中的三种粒子模型(Gbest,Pbest,Commom模型)的运动特性,给出了Gbest... 详细信息
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粒子群优化算法在桁架优化设计中的应用
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土木建筑与环境工程 2009年 第1期31卷 7-12页
作者: 李峰 唐和生 薛松涛 王勇 陈镕 同济大学结构工程与防灾研究所 上海200092 日本近畿大学理工学部 日本大阪577-8502
粒子群优化(PSO)算法是近年来发展起来的一种基于群智能的随机优化算法,具有概念简单、易于实现、占用资源低等优点。为了解决有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将PSO算法应用于桁架结构的尺寸优化设计。首先介绍了原始的PSO... 详细信息
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粒子群优化算法在改善传感器稳定性中的应用
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仪器仪表学报 2010年 第8期31卷 1756-1762页
作者: 李玉军 汤晓君 刘君华 西安交通大学电气工程学院 西安710049 西安理工大学自动化与信息工程学院 西安710048
针对最小二乘支持向量机在建立传感器回归模型时,其惩罚因子及核函数参数难以确定的问题,提出了利用粒子群算法对模型参数进行优化选取的方法,以提高模型的预测准确度及建模效率,并与遍历优化方法进行比较。实验结果表明,采用粒子群算... 详细信息
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粒子群优化算法在自适应偏振模色散补偿中的性能研究
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光学学报 2006年 第1期26卷 1-6页
作者: 张建忠 沈昱 周光涛 于丽 张晓光 杨伯君 北京邮电大学理学院光通信与光波技术教育部重点实验室 北京100876
反馈控制算法是偏振模色散的自适应补偿器的关键组成部分,将粒子群优化算法(PSO)引入到偏振模色散自适应补偿系统中。该算法的优点是具有快速收敛到全局最佳值的能力、避免搜索陷入局部极值的能力、抗噪声能力和多自由度控制能力。理论... 详细信息
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粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究
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西安交通大学学报 2006年 第1期40卷 53-56,61页
作者: 陈贵敏 贾建援 韩琪 西安电子科技大学机电工程学院 西安710071
为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Ra... 详细信息
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粒子群优化算法及其在圆度误差评定中的应用
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计量学报 2006年 第4期27卷 317-320页
作者: 崔长彩 黄富贵 张认成 李兵 华侨大学机电及自动化学院 福建泉州362021
提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的圆度误差评定方法。介绍了PSO算法的提出及其特点;具体阐述了PSO算法的基本原理和实现步骤;提出圆度误差评定这一非线性优化问题,给出其优化目标函数及PSO算法的适应度函数和编码方式;结合实例对算法... 详细信息
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粒子群优化算法求解多模式项目再调度问题
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计算机集成制造系统 2009年 第1期15卷 97-101页
作者: 程序 吴澄 清华大学自动化系 北京100084
针对有资源约束的项目调度问题中,项目执行环境发生变更时的项目再调度问题,分析了项目执行环境变更的情况和项目再调度变更费用的构成,建立了以再调度变更费用为优化目标的多模式项目再调度模型并应用基于粒子群优化算法进行求解。在... 详细信息
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粒子群优化算法在多用户检测中的应用
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中国铁道科学 2006年 第4期27卷 129-132页
作者: 刘成 肖扬 北京交通大学信息科学研究所 北京100044
粒子群优化算法是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂空间中的最优区域。多用户检测技术是直扩序列码分多址中的一项关键技术。将粒子群优化算法应... 详细信息
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粒子群优化算法在FIR数字滤波器设计中的应用
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电子学报 2005年 第7期33卷 1338-1341页
作者: 李辉 张安 赵敏 徐琦 西北工业大学电子信息学院 陕西西安710072
本文针对有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计实质上是一个多参数优化问题,提出了一种用粒子群优化算法(PSO)设计FIR数字滤波器的方法.首先将滤波器的设计问题转化为滤波器参数的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效... 详细信息
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粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究
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华中科技大学学报(自然科学版) 2005年 第12期33卷 4-7页
作者: 王书亭 王战江 华中科技大学机械科学与工程学院 湖北武汉430074
引入粒子群优化算法求解非线性方程组,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,较快地求解复杂非线性方程组的最优解,克服了牛顿-拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求导的困难,同时无需关心方程组的具体形式.... 详细信息
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