| 题名 | 群体智能优化算法 |
| 作者 | |
| 发表日期 | 2018
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| DOI | |
| 发表期刊 | |
| ISSN | 1671-6833
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| 卷号 | 39期号:6页码:前插1-前插2,1-2 |
| 摘要 | 0 引言
群体智能(swarm intelligence)的核心思想就是若干个简单个体构成一个群体,通过合作、竞争、交互与学习等机制表现出高级和复杂的功能,在缺少局部信息和模型的情况下,仍能够完成复杂问题的求解[1].其求解过程为对求解变量进行随机初始化,经过迭代求解,计算目标函数的输出值.群体智能优化算法不依赖于梯度信息,对待求解问题无连续、可导等要求,使得该类算法既适应连续型数值优化,也适应离散型组合优化.同时,群体智能优化算法潜在的并行性和分布式特点使其在处理大数据时具备显著优势.因此,群体智能优化算法越来越多地受到各个领域学者的关注,成为一个热门研究方向. |
| 相关链接 | [万方记录] |
| 收录类别 | |
| 语种 | 中文
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| 学校署名 | 非南科大
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| 资助项目 | 中央高校基本科研业务费专项资金
; 国家自然科学基金资助项目
; 湖南省杰出青年基金项目
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| 来源库 | WanFang
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| 万方记录号 | zzgydxxb201806001
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| 引用统计 |
被引频次[WOS]：0
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| 成果类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/353086 |
| 专题 | 工学院_计算机科学与工程系 个人在本单位外知识产出 |
| 作者单位 | 1.陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安,710119 2.国防科技大学系统工程学院,湖南长沙,410073 3.中南大学交通运输工程学院,湖南长沙,410075 4.中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州,221116 5.东北大学软件学院,沈阳辽宁,110819 6.南方科技大学计算机科学与工程系,广东深圳,518055 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 |
伍国华,史玉回,郭一楠,等. 群体智能优化算法[J]. 郑州大学学报(工学版),2018,39(6):前插1-前插2,1-2.
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| APA |
伍国华,史玉回,郭一楠,程适,王锐,&马连博.(2018).群体智能优化算法.郑州大学学报(工学版),39(6),前插1-前插2,1-2.
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| MLA |
伍国华,et al."群体智能优化算法".郑州大学学报(工学版) 39.6(2018):前插1-前插2,1-2.
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| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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