%0 Journal Article
%T Experiment and Analysis on Dynamic Probabilistic Particle Swarm Optimization Model<br>动态概率粒子群优化模型及实验分析
%A NI Qing-jian
%A XING Han-cheng
%A ZHANG Zhi-zheng
%A WANG Zhen-zhen
%A <br>倪庆剑
%A 邢汉承
%A 张志政
%A 王蓁蓁
%J 计算机科学
%D 2009
%I 
%X 对传统PSO算法中种群产生方式的特点,结合根据历史信息直接取样生成新种群的思想,抽象出动态概率粒子群优化(DPPSO)模型,并给出了该模型的形式化描述;同时提出了DPPSO模型可以采用的几种动态概率进化算子,最后通过常用Benchmark函数优化问题对DPPSO模型采用不同进化算子时的性能进行了实验分析.实验结果验证了DPPSO模型及所提出的进化算子的有效性,同时根据实验结果提出了进化算子设计与选择的指导性建议,并对相关参数设置也做了分析和讨论.
%K Swarm intelligence
%K Dynamic probabilistic particle swarm optimization
%K Population generation method
%K Velocity
%K Dynamic probabilistic evolution operator<br>群智能
%K 动态概率粒子群优化模型
%K 种群生成方式
%K 速度属性
%K 动态概率进化算子
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=E68045348581875E3B347947FEFCA85D&yid=DE12191FBD62783C&vid=933658645952ED9F&iid=0B39A22176CE99FB&sid=8B59EA573021D671&eid=6ED15D8DCB279BC4&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=1&reference_num=13