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粒子群与差异演化的混合进化算法研究
引用本文:洪少春,毛恒,王永初.粒子群与差异演化的混合进化算法研究[J].邵阳学院学报(自然科学版),2008,5(3).
作者姓名:洪少春  毛恒  王永初
基金项目:福建省自然基金资助项目 , 泉州师范学院科技资助项目
摘    要:将差异演化(DE)算法和标准PSO算法混合进行进化,把DE算法的优势带入到粒子群算法中,利用DE算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使PSO算法种群保持寻优所需的多样性.文中将这种算法成功应用到神经网络的优化中,从而保证粒子速度能获得较大程度的更新保持较好的搜索能力,避免陷入"早熟"或"停滞"的能力大大提高.

关 键 词:差异演化  粒子群  PSO算法  混合进化算法

The Particle Swarm Optimization algorithm Optimal Design
Abstract:
Keywords:
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