离散粒子群优化算法研究综述

来源 :福州大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xyy2017

【摘要】

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粒子群优化（PSO）算法最初是基于连续空间的优化,然而现实世界中许多问题是离散的,近年来其离散化策略和方法受到广泛的关注.本文简要介绍PSO算法的工作原理和粒子更新机制、算

【作者】

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郭文忠陈国龙陈振

【机构】

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福州大学数学与计算机科学学院

【出处】

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福州大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2011年5期

【关键词】

：

粒子群优化离散算法综述 particle swarm optimization discrete algorithm survey

【基金项目】

：

国家重点基础研究发展计划资助项目（2011CB808003）, 国家自然科学基金资助项目（10871221 61103175）, 福建省科技创新平台计划资助项目（2009J1007）, 福建省教育厅科研资助项目（JA11011）

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粒子群优化（PSO）算法最初是基于连续空间的优化,然而现实世界中许多问题是离散的,近年来其离散化策略和方法受到广泛的关注.本文简要介绍PSO算法的工作原理和粒子更新机制、算法参数的分析与设置,详细介绍PSO算法的三种常见离散化策略的机理及其粒子更新机制,阐述离散PSO算法的应用成果,最后对其未来的研究方向进行展望.

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