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国家自然科学基金(70971020G010301)

作品数：2 被引量：58H指数：2
相关作者：郑建国阎瑞霞王翔张超群钱洁更多>>
相关机构：东华大学南华大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金人工智能四川省重点实验室开放基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇子群
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应学习
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇量子
  • 1篇量子计算
  • 1篇量子进化
  • 1篇量子进化算法
  • 1篇进化计算
  • 1篇进化算法
  • 1篇函数优化

机构

  • 2篇东华大学
  • 1篇南华大学

作者

  • 2篇郑建国
  • 1篇钱洁
  • 1篇伍大清
  • 1篇张超群
  • 1篇王翔
  • 1篇阎瑞霞

传媒

  • 2篇控制与决策

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于混合策略自适应学习的并行粒子群优化算法被引量：28
2013年
针对当前各种粒子群优化算法解决问题时存在的局限性,提出一种基于混合策略自适应学习的粒子群优化算法(HLPSO).该算法从收敛速度、跳出局部极值、探索、开发几个不同角度融合了4种具有不同优势的变异策略,当面对不同形态的复杂问题时通过自适应学习机制选择出合适的策略来完成全局寻优.通过对7个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,所得结果表明了所提出的算法具有较快的收敛速度、较高的精度以及很强的跳出局部极值的能力.
伍大清郑建国
关键词：粒子群优化自适应学习函数优化
量子进化算法研究现状综述被引量：30
2011年
在介绍基本量子进化算法(QEA)的基础上,重点归纳总结了最近几年量子进化算法在算法机理和性能方面以及在算法的种群改进、编码扩展、算子创新、算法融合等应用方面的研究成果,进而提出了量子进化算法在模式理论、多目标进化、算法研究、应用等方面进一步的研究内容.
钱洁郑建国张超群王翔阎瑞霞
关键词：量子进化算法量子计算进化计算
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