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所属单位：交通运输学院
发表刊物：计算机工程与应用
项目来源：教育部科技项目
关键字：粒子群优化算法；人工生命；基于仿真的优化；参数选取；早熟；基于主体的建模和仿真
摘要：粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法参数较少、搜索机制简单，故一直是智能优化算法研究和应用的重点。然而PSO 有易早熟、搜索精度不高及搜索性能对参数依赖性强的缺陷。针对此特点，在基于仿真的优化框架下，基于多Agent 对融合传统全局最佳和局部最佳的PSO算法人工生命模型进行了仿真，以混合优化算法为计算引擎，对PSO的参数选取进行了重点讨论。利用一系列benchmark 函数为例，进行了仿真优化实验和分析，取得了较为满意的结果，从而说明了本思想方法的可行性与可信性。
论文类型：期刊论文
论文编号：5118
卷号：47
期号：33
页面范围：30-35
字数：1
ISSN号：1002-8331
是否译文：否
CN号：11-2127/TP
发表时间：2011-11-21