10.3778/j.issn.1002-8331.2011.19.017
结合K-means的并行粒子群优化
通过给基于孤岛模型的并行粒子群算法引入K-means来进行子种群的划分.这不仅可以使一个子种群中的粒子位置相对集中,学习相对容易,而且可以提高搜索效率,使有限的时间用在最有效的搜索上.针对并行算法的特点,对其进行改进,在满足一定条件时才进行通信,这样可以避免无效通信,减少通信所花的时间.仿真结果证实,该算法具有较高的收敛速度和收敛精度.
K-means、并行、粒子群、优化
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TP18(自动化基础理论)
2012-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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