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粒子群算法是一直典型的群体智能算法，种群多样性是影响其优化性能的一个重要因素，对几种影响种群多样性的方法如微粒的初始位置、迭代过程微粒个体执行变异操作、异步更新策略、带线性递减惯性权重的异步更新策略等进行研究．并通过对典型测试函数进行实验，给出了几种能提高微粒群算法优化性能的多样性控制方法．
粒子群算法种群多样性控制方法研究
【摘 要】
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粒子群算法是一直典型的群体智能算法，种群多样性是影响其优化性能的一个重要因素，对几种影响种群多样性的方法如微粒的初始位置、迭代过程微粒个体执行变异操作、异步更新策略
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,广西空间信息与测绘重点实验室
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2013年6期
【基金项目】
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广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目（桂科能1103108-16）
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