期刊文献+
共找到3,947篇文章
< 1 2 198 >
每页显示 20 50 100
基于SOA-MGM(1,n,q)模型的信息流通量预测 预览
1
作者 罗朝辉 黄激珊 陈昆 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期189-193,共5页
针对多变量灰色模型存在预测误差大和参数需手动设置的缺点,将人群搜索算法和M GM (1,n,q)结合,运用SOA算法对M GM (1,n,q)模型的参数q进行优化,提出一种基于SOA算法优化MGM (1,n,q)的高校图书馆图书信息流通量预测模型.选择平均绝对百... 针对多变量灰色模型存在预测误差大和参数需手动设置的缺点,将人群搜索算法和M GM (1,n,q)结合,运用SOA算法对M GM (1,n,q)模型的参数q进行优化,提出一种基于SOA算法优化MGM (1,n,q)的高校图书馆图书信息流通量预测模型.选择平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标,通过SOA-MGM(1,n,q)、MGM (1,n)和GM (1,1)三个模型预测结果对比发现,提出的SOA-MGM(1,n,q)模型可以有效提高信息流通量的预测精度,具有推广应用价值. 展开更多
关键词 人群搜索算法 灰色模型 遗传算法 粒子群算法 信息流通量 背景值 缓冲算子 发展系数
在线阅读 下载PDF
基于WOA-SVR的客户关系管理有效性评价研究 预览
2
作者 谢伟彤 江帆 席本玉 《微型电脑应用》 2019年第7期79-82,共4页
为提高客户关系管理有效性评价的精度,针对SVR模型结果易受惩罚系数C和核函数参数g的影响,将鲸鱼优化算法应用于SVR模型的惩罚系数C和核函数参数g的优化,提出了一种基于WOA-SVR的CRM有效性评价方法。研究结果表明,与GA-SVR、PSO-SVR、DE... 为提高客户关系管理有效性评价的精度,针对SVR模型结果易受惩罚系数C和核函数参数g的影响,将鲸鱼优化算法应用于SVR模型的惩罚系数C和核函数参数g的优化,提出了一种基于WOA-SVR的CRM有效性评价方法。研究结果表明,与GA-SVR、PSO-SVR、DE-SVR和SVR相比,WOA-SVR模型的CRM客户关系管理评价精度最高,对指导企业进行CRM评价和实践具有重要的理论意义和实践价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 客户关系管理 粒子群算法 遗传算法 客户价值
在线阅读 下载PDF
4种智能算法在相平衡数据拟合中的应用 预览
3
作者 朱炜 刘斌 +3 位作者 侯海云 李庆 王新元 樊增禄 《化学工业与工程》 CAS CSCD 2019年第4期42-50,共9页
针对Marquardt-Levenberg法应用于多元物系相平衡数据拟合时,模型参数剧增,初值难以设定的难题,将4种智能算法,即遗传算法、神经网络,退火算法及粒子群算法,应用于相平衡数据的拟合。以正丙醇(1)+乙腈(2)二元物系汽液相平衡数据的Wilso... 针对Marquardt-Levenberg法应用于多元物系相平衡数据拟合时,模型参数剧增,初值难以设定的难题,将4种智能算法,即遗传算法、神经网络,退火算法及粒子群算法,应用于相平衡数据的拟合。以正丙醇(1)+乙腈(2)二元物系汽液相平衡数据的Wilson拟合和甲醇(1)+乙腈(2)+1-乙基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐(3)三元物系汽液相平衡数据的NRTL拟合为例,系统讨论了4种算法在应用时的主要影响因素,并将所得结果进行了分析和比较。结果表明遗传算法和粒子群算法可以较好地解决初值难设的问题,并且给出了每种算法的适用范围和使用建议。 展开更多
关键词 相平衡 参数估值 遗传算法 神经网络 退火算法 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断 预览
4
作者 张博皓 吕冰 《微型电脑应用》 2019年第5期107-110,共4页
针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断。研... 针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断。研究结果表明,与其他算法比较可知,IFA_ELM可以有效提高电力电容器故障诊断的准确率和降低误判率,为电力电容器故障诊断提供新的方法和途径。 展开更多
关键词 萤火虫算法 极限学习机 电力电容器 遗传算法 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
改进鸡群算法在光伏系统MPPT中的应用
5
作者 吴忠强 于丹琦 康晓华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1589-1598,共10页
鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索... 鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索速度并改善局部搜索能力;将小鸡个体的跟随系数改进为随机量,可增加较差个体的随机性,避免算法因早熟收敛而陷入局部极值;上述改进既可增强算法的搜索速度和寻优精度,也利于避免早熟现象的发生,进一步增强算法的寻优效率。与其他应用算法比较及在光伏系统最大功率点跟踪中的应用,验证其有效性。 展开更多
关键词 太阳电池 混沌系统 粒子群优化 惯性效果 鸡群算法
基于改进人工鱼群算法的无人机三维航迹规划 预览
6
作者 许江波 刘琳岚 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期540-544,共5页
为解决三维环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无人机航迹规划方法。构建规划空间与威胁模型,依据威胁模型提出导航点自适应选择算法,确定其位置与个数,对航迹进行编码;综合考虑无人机航程、威胁代价、爬升代... 为解决三维环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无人机航迹规划方法。构建规划空间与威胁模型,依据威胁模型提出导航点自适应选择算法,确定其位置与个数,对航迹进行编码;综合考虑无人机航程、威胁代价、爬升代价以及转弯约束,设计航迹代价函数;采用视野自适应策略改进人工鱼群算法进行航迹寻优,得到航迹。仿真结果表明,与粒子群算法相比,采用改进的人工鱼群算法进行无人机三维航迹规划更有效,代价更小。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 导航点 人工鱼群算法 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于粒子群优化模糊小波网络的目标威胁评估 预览
7
作者 陈侠 刘子龙 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期30-34,111共6页
主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究。首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),... 主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究。首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),实现对目标威胁的评估;然后针对初始参数的不确定性问题,采用粒子群优化算法和BP算法更新每个模糊规则后件部分的参数,以达到提高评估效果的目的。仿真结果表明,与模糊小波神经网络相比,该算法提高系统的稳定性,加快收敛速度,增强预测精度。 展开更多
关键词 目标威胁评估 粒子群算法 小波神经网络 模糊小波神经网络 BP算法
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的电力计量故障诊断及仿真研究
8
作者 祝唯微 孙沛 +2 位作者 陈宝靖 蔡玺 郭行 《自动化与仪器仪表》 2019年第1期56-59,共4页
针对传统的BP算法在收敛速度和易陷入局部最小值的问题,结合高压电力计量的重要性,提出一种基于改进BP网络的电力计量故障诊断算法。文章在分析电力计量系统工作原理和检测原理的基础上,对BP算法问题进行深入分析,然后结合故障诊断的理... 针对传统的BP算法在收敛速度和易陷入局部最小值的问题,结合高压电力计量的重要性,提出一种基于改进BP网络的电力计量故障诊断算法。文章在分析电力计量系统工作原理和检测原理的基础上,对BP算法问题进行深入分析,然后结合故障诊断的理论,引入小波分析对特征信号进行处理,减少特征信号中的噪声和尖峰成分,提高故障诊断的正确率。在信号特征处理的基础上,结合BP算法的问题,提出引入PSO优化算法在全局搜索方面的优势,从而防止传统BP算法容易陷入局部极小值的问题,最终时期更靠近群体最优。最后通过和BP网络的诊断测试对比,验证本文设计算法的可行性与正确性,从而为当前电力计量诊断提供了借鉴。 展开更多
关键词 BP算法 粒子群算法 故障诊断 电力计量
混合蝙蝠算法在包装废弃物逆向物流中的应用 预览
9
作者 彭维 朱云波 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第1期253-258,共6页
目的为了提高蝙蝠算法(BA)求解包装废弃物逆向物流问题的性能。方法在标准BA算法的基础上提出混合蝙蝠算法(HBA)。首先,构建新型蝙蝠表达式,使BA算法适用于包装废弃物逆向物流问题的求解。其次,引入自适应惯性权重,改造蝙蝠速度更新公式... 目的为了提高蝙蝠算法(BA)求解包装废弃物逆向物流问题的性能。方法在标准BA算法的基础上提出混合蝙蝠算法(HBA)。首先,构建新型蝙蝠表达式,使BA算法适用于包装废弃物逆向物流问题的求解。其次,引入自适应惯性权重,改造蝙蝠速度更新公式;然后,引入粒子群算法(PSO),对每次迭代中任一随机蝙蝠进行粒子群操作;最后,利用HBA算法对企业实例和标准算例进行仿真测试。结果企业最优回收距离为776.63km。与遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)和禁忌搜索算法(TS)相比,HBA算法能够求得已知最优解的标准算例个数最多为6个,求得最好解与已知最优解的平均误差最小为8.58%,平均运行时间最短为4.39s。结论HBA算法的全局寻优能力、稳定性和运行速度均优于GA算法、ACO算法和TS算法。 展开更多
关键词 包装废弃物 逆向物流 蝙蝠算法 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于双目视觉的3PSS/S并联机构位姿监测算法 预览
10
作者 邓云蛟 侯雨雷 +3 位作者 侯荣伟 孔繁栋 周挺 曾达幸 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期139-145,共7页
相比安装传感器或利用激光跟踪仪等复杂的检测方法或昂贵的检测设备,双目视觉这一非接触手段可在多种条件下灵活地获得目标立体信息,为并联机构的位姿监测提供了更为快捷有效的途径。以3PSS/S并联机构为研究对象,基于双目视觉,提出一套... 相比安装传感器或利用激光跟踪仪等复杂的检测方法或昂贵的检测设备,双目视觉这一非接触手段可在多种条件下灵活地获得目标立体信息,为并联机构的位姿监测提供了更为快捷有效的途径。以3PSS/S并联机构为研究对象,基于双目视觉,提出一套并联机构位姿监测方法,主要包括阈值分割、边缘提取、动平台中心提取及三维重建等流程。采用最小二乘法、遗传算法和粒子群算法以提取双目图像中动平台中心点,并以残差为评判标准,选出自适应权重的粒子群算法(SAPSO)作为最优算法。最后,将整体流程进行可视化显示。该方法简单方便、可操作性强,并为进一步实现并联机构闭环控制奠定基础。 展开更多
关键词 双目视觉 并联机构 阈值分割 最小二乘法 遗传算法 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于GOA-SVR的在线英语学习人数预测 预览
11
作者 崔鹤 薛媛 《微型电脑应用》 2019年第5期128-131,共4页
为了提高在线英语学习人数的预测精度,在保证预测值和实际值之间的误差最小化的前提下,针对SVR模型的预测精度受参数组合C、ε和g的值的选择影响,提出一种基于GOA-SVR的在线英语学习人数预测方法。选择我国2002~2017年在线英语学习人数... 为了提高在线英语学习人数的预测精度,在保证预测值和实际值之间的误差最小化的前提下,针对SVR模型的预测精度受参数组合C、ε和g的值的选择影响,提出一种基于GOA-SVR的在线英语学习人数预测方法。选择我国2002~2017年在线英语学习人数为研究对象,以均方根误差和相关系数作为预测结果的评价指标,研究结果表明,GOA-SVR可以有效提高了在线英语学习人数预测精度。为在线英语学习人数预测提供了新的方法和途径,从而为在线英语学习资源管理和调度提供了重要的参考依据。 展开更多
关键词 蝗虫优化算法 支持向量机 遗传算法 粒子群算法 在线学习
在线阅读 下载PDF
食物链传导响应算法在齿轮箱优化中的应用 预览
12
作者 王京涛 陆金桂 +1 位作者 王邦祥 赵东波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期197-207,共11页
为改善齿轮箱的耦合优化性能,依据食物链中生物能层层传导的机制,拟将层级富集传导优化与变异的粒子群算法相融合,提出一种基于食物链传导响应粒子群算法。为弥补算法多样性保持和寻优能力的不足,对算法种群进行变异化处理,获取变异序... 为改善齿轮箱的耦合优化性能,依据食物链中生物能层层传导的机制,拟将层级富集传导优化与变异的粒子群算法相融合,提出一种基于食物链传导响应粒子群算法。为弥补算法多样性保持和寻优能力的不足,对算法种群进行变异化处理,获取变异序列作为搜索初始解,调整搜索位置。在搜索机制中融合高斯差商变异算子、惯性权重变异算子对粒子进行自适应更新,对适应度较低的粒子施加惩罚变异,以保持算法的搜索能力和多样性。通过对风力机齿轮箱优化问题的研究,验证了该方法解决多变量耦合优化问题的有效性。 展开更多
关键词 食物链 响应优化 高斯差商变异 惯性权重变异 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于模糊推理技术PSO算法的机器人路径规划研究 预览
13
作者 刘彩霞 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第4期445-450,共6页
针对移动机器人路径规划质量不高的问题,对环境建模、适应度函数建立、算法选择等方面进行了研究归纳,提出了一种基于模糊推理技术PSO算法的路径规划方法。首先,对障碍物进行了扩展处理,通过坐标系转换建立了简化的环境模型;其次,在分... 针对移动机器人路径规划质量不高的问题,对环境建模、适应度函数建立、算法选择等方面进行了研究归纳,提出了一种基于模糊推理技术PSO算法的路径规划方法。首先,对障碍物进行了扩展处理,通过坐标系转换建立了简化的环境模型;其次,在分析传统PSO算法采用定值的惯性因子ω和学习因子c1、c2取值对算法性能影响的基础上,提出了改进的PSO算法,采用模糊推理技术自适应地动态调整c1、c2;最后,将改进PSO算法应用于提高移动机器人路径规划中。研究结果表明:相对于传统PSO与APSO算法路径规划,改进算法在复杂环境下路径长度、平滑度、运行时间方面分别最少提高了17%、14%、7%,验证了算法在路径规划方面的可行性与高效性。 展开更多
关键词 移动机器人 粒子群算法 模糊推理 路径规划
在线阅读 下载PDF
基于多目标演化聚类的大规模动态网络社区检测 预览
14
作者 李赫 印莹 +2 位作者 李源 赵宇海 王国仁 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期281-292,共12页
动态网络社区检测能揭示社区结构随时间演变的规律,是目前网络社区研究领域的热点之一.基于演化聚类的方法被广泛采用,但存在2个主要问题:1)缺乏结果校正机制,容易产生“结果漂移”和“误差累积”问题;2)问题的NP-难本质,导致基于模块... 动态网络社区检测能揭示社区结构随时间演变的规律,是目前网络社区研究领域的热点之一.基于演化聚类的方法被广泛采用,但存在2个主要问题:1)缺乏结果校正机制,容易产生“结果漂移”和“误差累积”问题;2)问题的NP-难本质,导致基于模块度的精确社区结构检测在效率上存在很大问题.针对以上问题,通过对传统演化聚类框架和离散粒子群算法的改进及有效结合,提出一种高效且有效的多目标动态社区检测方法(multi-objective discrete particle swarm optimization for dynamic network,DYN-MODPSO),主要工作包括:1)提出基于最近未来参考策略的初始聚类结果校正方法,提高动态社区检测结果的有效性;2)改进传统粒子群算法,使其能与演化聚类框架有效结合;3)提出基于去冗余的随机游走初始群体生成方法,提高传统粒子群算法中的个体多样性并保证个体的初始精度;4)提出多个体交叉算子及改进的干扰算子,提高算法的局部搜索能力与收敛能力.大量基于真实和人工动态网络数据的实验结果证实,提出的方法在效率和有效性方面,显著优于同类比较算法. 展开更多
关键词 动态网络社区检测 演化聚类 多目标优化 随机行走 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
交通拥堵情况下的多温共配车辆路径优化 预览
15
作者 徐梅 陈淮莉 《江苏大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期152-158,共7页
针对实际配送过程中,经常会出现由于交通事故、上下班高峰期以及交通限流等因素导致的交通拥堵情况,为保证多温共配路径优化结果能更符合实际情况,提出了一种基于交通拥堵的多温共配优化模型,相较于传统的多温共配的路径优化模型,该模... 针对实际配送过程中,经常会出现由于交通事故、上下班高峰期以及交通限流等因素导致的交通拥堵情况,为保证多温共配路径优化结果能更符合实际情况,提出了一种基于交通拥堵的多温共配优化模型,相较于传统的多温共配的路径优化模型,该模型更符合实际的运输情况.由于路径优化问题属于NP难问题,故采用随机自适应遗传算法进行求解,求出在总成本最优的情况下使路径最短、总成本最少的最佳配送路径.通过对比遗传算法和用Cplex求解,发现两者结果接近,且算法更为快速,更加适合大规模求解.算例分析结果表明:考虑了拥堵情况的路径优化,相较于没有考虑拥堵情况的路径优化,运输成本下降了16.74%. 展开更多
关键词 多温共配 交通拥堵 车辆路径优化 软时间窗 粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于自适应动态改变的粒子群优化算法
16
作者 仝秋娟 赵岂 李萌 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第2期6-10,15共6页
粒子群算法在处理优化问题时缺乏有效的参数控制,易陷入局部最优,导致收敛精度低.提出一种新的改进粒子群优化算法,算法根据粒子的适应度值动态自适应地调整算法中惯性权重和学习因子的取值,其中惯性权重采用非线性指数递减,有利于平衡... 粒子群算法在处理优化问题时缺乏有效的参数控制,易陷入局部最优,导致收敛精度低.提出一种新的改进粒子群优化算法,算法根据粒子的适应度值动态自适应地调整算法中惯性权重和学习因子的取值,其中惯性权重采用非线性指数递减,有利于平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,避免算法陷入局部极值;学习因子采用异步变化的策略,以增强算法的学习能力,进而提高算法的性能.数值实验结果表明,与SPSO、PSO-DAC算法相比较,改进后的算法无论在收敛速度、稳定性以及收敛精度上都有显著提高. 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 学习因子 自适应
基于分布式电源的配电网多目标优化策略研究 预览
17
作者 王林富 邱方驰 +4 位作者 张斌 王彦国 宋志伟 金震 金旭荣 《智慧电力》 北大核心 2019年第1期47-53,65共8页
大量的可再生分布式能源并网是当今电力系统的发展趋势,优化配电网潮流和提升系统消纳分布式电源(DG)的能力成为研究热点。在建立DG数学模型的基础上,从电源侧开展DG选址的研究,并对含协调储能和柔性负荷的主动配电网进行优化调度。其中... 大量的可再生分布式能源并网是当今电力系统的发展趋势,优化配电网潮流和提升系统消纳分布式电源(DG)的能力成为研究热点。在建立DG数学模型的基础上,从电源侧开展DG选址的研究,并对含协调储能和柔性负荷的主动配电网进行优化调度。其中,DG选址采用使配电网络损耗最小和电压水平最高的多目标规划模型,并利用功率圆法求解DG的最佳接入位置;对主动配电网的优化则构建了使配电网电压偏差最小、网络损耗最小和可再生能源发电比例最高的多目标优化调度模型,并运用智能粒子群算法进行求解。最后以标准IEEE33节点配电系统为算例进行仿真分析,解决了DG选址问题并验证了该优化策略的有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 定址 储能 柔性负荷 粒子群算法
在线阅读 免费下载
基于EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测研究 预览
18
作者 邰晓红 刘义 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第3期30-33,共4页
为了对CPI进行精确预测,针对CPI的历史时序数据的特点,文章提出了一种基于EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型。以1994年1月至2017年5月的我国月度CPI为研究对象,采用提出的EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型进行实际预测并与ANN、ARIMA、SVM... 为了对CPI进行精确预测,针对CPI的历史时序数据的特点,文章提出了一种基于EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型。以1994年1月至2017年5月的我国月度CPI为研究对象,采用提出的EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型进行实际预测并与ANN、ARIMA、SVM进行比较。结果表明:提出的EEMD-PSO-SVM的月度CPI预测模型最大绝对误差为0.39,平均绝对误差为0.204,最小绝对误差仅为0.01,均小于低于ANN、ARIMA和SVM。本文提出的预测模型的平均相对误差仅为0.201%,能够满足实际的预测需求,为CPI的科学准确的预测提供了一种新的预测方法。 展开更多
关键词 CPI 集合经验模态分解 粒子群算法 支持向量机 预测
在线阅读 下载PDF
基于粒子群优化支持向量机的边坡稳定性预测 预览
19
作者 刘仁志 黄张裕 +2 位作者 秦洁 陈希鸣 李建新 《甘肃科学学报》 2019年第1期99-103,共5页
为了提高边坡稳定性预测的精度,保障边坡工程的安全,提出基于粒子群优化算法支持向量机的预测模型。采用粒子群优化算法不断进行搜索迭代获取支持向量机模型的最优参数,避免了支持向量机人为选取参数的盲目性和随意性。通过Matlab编程,... 为了提高边坡稳定性预测的精度,保障边坡工程的安全,提出基于粒子群优化算法支持向量机的预测模型。采用粒子群优化算法不断进行搜索迭代获取支持向量机模型的最优参数,避免了支持向量机人为选取参数的盲目性和随意性。通过Matlab编程,应用实例证明:该模型的预测精度较高,预测样本的平均相对误差为3.5819%,计算速度较快,优于改进的BP算法、GA-BP算法和改进支持向量机算法,在实际的工程应用中有着良好的应用前景。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 支持向量机 稳定性预测 安全系数
在线阅读 下载PDF
粒子群算法及其参变量的分析 预览
20
作者 王凤娟 姜淑凤 徐凤霞 《齐齐哈尔大学学报:自然科学版》 2019年第1期14-17,共4页
在解析粒子群算法的基本原理、算法的流程的基础上,对算法的参变量进行分析和讨论。通过实验说明粒子群算法的参变量对算法性能的影响,重点分析粒子群算法的惯性权重因子的选取原则,最后给出粒子群算法的各个参变量的最优值及其范围。
关键词 粒子群算法 群体规模 最大速度 惯性权重 学习因子
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 198 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈