TY -的A2 Yanez-Marquez Cornelio AU - Lv, Xueying AU -王,益田AU -邓,捐赠非盟-张,冠宇盟——张,刘PY - 2018 DA - 2018/12/05 TI -基于Last-Eliminated原理的改进的粒子群优化算法和增强信息共享SP - 5025672六世- 2018 AB -在这项研究中,一种改进消除粒子群优化(IEPSO) Last-Eliminated原理的基础上,提出了解决工程设计中的优化问题。在优化过程中,IEPSO增强了种群之间的信息沟通和保持种群多样性克服的局限性经典优化算法在解决多参数、强耦合、非线性工程优化问题。这些限制包括先进的收敛性和容易陷入局部优化的趋势。所涉及的参数导入“local-global信息共享”术语进行了分析,为性能和参数选择的原则确定。IEPSO和经典优化算法的性能测试通过使用多个经典集函数来验证IEPSO的全局搜索性能。仿真测试结果和改进经典的优化算法进行比较和分析来验证先进IEPSO算法的性能。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2018/5025672 - 10.1155 / 2018/5025672摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER