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检索条件"主题词=微粒群优化算法"
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微粒群优化算法在协同建筑设计中的应用
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《通信学报》2006年 第11期27卷 193-198页
作者:刘弘 王静莲山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250014 
介绍了体智能的特点、算法以及基于体智能的多agent协同设计系统模型。重点介绍微粒群优化算法的原理,工作流程。最后,以一个建筑外观设计为实例,介绍了算法在协同建筑设计组装过程中的应用。
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基于种年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法
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《系统工程理论与实践》2012年 第11期32卷 2550-2556页
作者:江善和 纪志成 张日东 沈艳霞江南大学电气自动化研究所无锡214122 安庆师范学院物理与电气工程学院安庆246011 杭州电子科技大学信息与控制学院杭州310018 
针对微粒群优化算法的早熟停滞缺陷问题,提出了一种基于种年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法.该算法建立了生物种年龄模型,将每个粒子划分为不同的年龄段.动态地依据种环境和个体信息有效地控制种的粒子数规模;设计了较优粒...
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有向动态拓扑混合作用力微粒群优化算法及可靠性应用
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《机械工程学报》2017年 第10期53卷 166-179页
作者:姚成玉 赵哲谕 陈东宁 檀雪云 吕世君燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室秦皇岛066004 先进锻压成型技术与科学教育部重点实验室(燕山大学)秦皇岛066004 
针对微粒群优化算法易陷入局部最优、出现早熟等不足,从作用力规则和种拓扑结构两方面进行研究。提出一种混合作用力微粒优化(Hybrid force PSO,HFPSO)算法,将算法的搜索过程划分为前期和后期两个阶段,分别构造引斥力规则和双引力规...
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小生境微粒群优化算法
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《华东理工大学学报(自然科学版)》2007年 第1期33卷 133-136页
作者:滕居特 顾幸生华东理工大学自动化研究所 
将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本...
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基于文化微粒群优化算法的DNA编码研究
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《计算机工程》2011年 第3期37卷 10-12页
作者:殷脂 叶春明 温蜜上海理工大学管理学院上海200093 上海电力学院计算机信息工程学院上海200090 
对DNA编码约束进行研究,选择汉明测量以及相似度作为DNA序列集设计的主要约束,并结合连续性约束与GC Content约束,将序列集设计问题抽象为带有强约束的多目标优化问题,采用文化微粒算法解决该多目标优化问题。仿真结果表明,该混合算...
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基于微粒群优化算法的非线性系统PWA多模型建模
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《计算机应用》2010年 第A12期30卷 3211-3214页
作者:刘志 雷虎民 邵雷 齐峰空军工程大学导弹学院陕西三原713800 空军地空导弹装备检验所陕西三原713800 
针对复杂非线性系统,将微粒优化(PSO)算法与多模型建模相结合,设计了一种基于PSO算法的非线性系统分段仿射(PWA)多模型建模算法。该算法将PWA多模型建模问题转化为混合整数二次规划(MIQP)问题,并基于PSO算法对其进行优化求解。在求解...
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一种基于微粒群优化算法的冗余机械手轨迹规划法
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《机械设计》2004年 第7期21卷 20-22页
作者:叶军绍兴文理学院机电系浙江绍兴312000 
针对冗余机械手应用遗传算法 (或免疫遗传算法 )的轨迹规划所存在的不足 ,提出了基于微粒群优化算法的冗余机械手轨迹规划方法。利用此算法对寻优过程进行仿真研究 ,所得结果令人满意 ,与遗传算法相比 ,微粒算法简单、容易 ,且收敛速...
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自适应搜索区域的微粒群优化算法
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《计算机工程与设计》2008年 第14期29卷 3732-3734页
作者:裴振奎 韩锦峰 李华 宋建伟中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东东营257061 
基于基本微粒群优化算法搜索后期,众多微粒都拥挤在历史最优位置周围进行重复性无效搜索这一现象,提出一种改进的微粒算法——自适应搜索区域的微粒群优化算法,其主要思想为:每当搜索进行到当前设定的一个最大迭代次数时(即,微粒在全...
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求解线性约束问题的微粒群优化算法
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《南京师范大学学报(工程技术版)》2010年 第4期10卷 26-30页
作者:陈战平南京师范大学计算机科学与技术学院江苏南京210046 江苏省信息安全保密技术工程研究中心江苏南京210097 
直接用微粒算法求解约束优化问题存在收敛速度慢和精度低的缺点,研究了一种求解线性约束问题的微粒群优化算法.通过引入拉格朗日乘子将约束优化问题转化为无约束优化,先利用拉格朗日对偶原理,将拉格朗日乘子和优化参数分离出来,然后...
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一种改进型无刷直流电机控制微粒群优化算法
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《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》2014年 第3期29卷 48-51页
作者:孙玉胜 薛贺杰郑州轻工业学院电气信息工程学院河南郑州450002 
针对无刷直流电机在基速以下运行时抗干扰能力较弱的特点,设计了一种改进型微粒群优化算法(PSO),即通过改变学习因子和惯性权重来优化模糊控制器的量化因子、比例因子和控制规则.仿真结果表明,运用该算法调节时间短、超调量小、抗干扰...
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