汪冲

作品数：3被引量：45H指数：3
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供职机构：武汉科技大学更多>>
发文主题：粒子群优化算法精英惯性权重函数优化粒子群优化更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《计算机应用研究》《计算机应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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改进的蚁群与粒子群混合算法求解旅行商问题被引量：17
《计算机仿真》2016年第11期274-279,共6页汪冲 李俊 李波 张粤 
国家自然科学基金(61273303;61572381);武汉科技大学研究生创新创业基金(JCX2015009);武汉科技大学大学生科技创新基金(15ZRC101)
针对蚁群算法在求解旅行商问题时易陷入局部最优,且寻优速度慢的问题,提出改进的蚁群与粒子群混合算法用于求解旅行商问题。在初始阶段,改进算法采用贪婪算法初始化粒子,生成信息素分布。在迭代运行过程中,采用改进蚁群算法的信息素更...
关键词：蚁群算法 粒子群算法 旅行商问题 信息素 全局最优 
基于扰动的精英反向学习粒子群优化算法被引量：16
《计算机应用研究》2016年第9期2584-2587,2591,共5页李俊 汪冲 李波 方国康 
国家自然科学基金资助项目(61273303);武汉科技大学研究生创新创业基金资助项目(JCX2015009);武汉科技大学大学生科技创新基金资助项目(15ZRC101)
针对粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于扰动的精英反向学习粒子群算法。算法采用在粒子迭代的过程中,以一定的概率对当前的最优个体进行动态一般反向学习生成其反向解,引导粒子向最优解空间靠近;用...
关键词：粒子群优化算法 精英反向学习 惯性权重 极值扰动 局部最优解 
基于多策略协同作用的粒子群优化算法被引量：13
《计算机应用》2016年第3期681-686,共6页李俊 汪冲 李波 方国康 
国家自然科学基金资助项目(61273303)~~
针对粒子群优化(PSO)算法容易早熟收敛、在进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于多策略协同作用的粒子群优化(MSPSO)算法。首先,设定一个概率阈值为0.3,在粒子迭代过程中,如果随机生成的概率值小于阈值,则采用对当前种群中的最优个...
关键词：粒子群优化算法 反向学习 高斯变异 柯西变异:线性递减 
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