周利军

作品数：3被引量：42H指数：2
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供职机构：四川农业大学资源环境学院更多>>
发文主题：粒子群算法多样性粒子群优化算法早熟收敛自适应更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《计算机仿真》《计算机科学》更多>>
所获基金：四川省教育厅青年基金四川省教育厅资助科研项目更多>>
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自适应变异粒子群算法被引量：30
《计算机工程与应用》2016年第7期50-55,149,共7页周利军 彭卫 邹芳 刘宇荧 李莉 
四川省教育厅资助项目(No.13ZB0287)
为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒...
关键词：粒子群算法 局部收敛 自适应 变异操作 群体智能 
基于杂交变异的动态粒子群优化算法被引量：12
《计算机科学》2013年第11A期143-146,共4页周利军 彭卫 曾小强 邹芳 
四川省教育厅青年基金(11ZB058)资助
粒子群优化算法(PSO)的结构相对简单、运行速度很快,但是算法极易陷入局部最优,出现早熟收敛现象。针对标准粒子群算法存在的问题,引入了一种随迭代次数和粒子间距离大小动态改变的惯性权重,通过设置比例系数控制二者对惯性权重的影响...
关键词：粒子群优化算法 动态惯性权重 杂交变异 早熟收敛 多样性 
基于吸收和再生变异的粒子群优化算法
《计算机仿真》2013年第6期308-311,365,共5页周利军 彭卫 曾小强 易波 
四川省教育厅青年基金项目(11ZB058)
标准粒子群算法随着迭代次数的增加,整个粒子种群的多样性呈下降趋势,种群很快在当前最优位置的吸引下容易陷入局部最优而无法逃脱。因此,如何增加种群多样性,使粒子逃脱局部最优,成为增强算法全局寻优能力的关键。为了克服粒子群算法...
关键词：粒子群算法 早熟收敛 多样性 吸收 再生变异 
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