1) Hybrid algorithm of simplex and particle swarm optimization
单纯形粒子群优化方法的混合算法
3) SM-MOPSO
单纯形法-多目标粒子群优化算法
4) hybrid particle swarm optimization
混合粒子群优化算法
1.
The chaos search based hybrid particle swarm optimization(PSO) algorithm is proposed in the paper to avoid the premature phenomenon of PSO,which is applied into the reactive power optimization.
应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。
2.
Aimed at the problem of optimization with a limit on computing time, such as the state prediction of a typical equipment in process industry, hybrid particle swarm optimization took the global best position found by the particle swarm as a special particle, which performed the gradient descending optimization.
提出了一种通过改进全局最优位置粒子寻优策略而提高粒子群优化计算效率的混合粒子群优化算法。
5) hybrid particle swarm optimization(HPSO)
混合粒子群优化算法(HPSO)
6) Chaos Particle Swarm Optimization(CPSO)
混沌粒子群优化算法
1.
This paper proposes a strategy based on Chaos Particle Swarm Optimization(CPSO),applies it into 2D Otsu method,and makes simulation experiments to compare the method and Standard PSO(SPSO).
针对上述情况,提出一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的策略,将其用于二维Otsu方法中,并与标准粒子群优化算法(SPSO)进行仿真实验对比。
补充资料：单纯形优化法
分子式：
CAS号：
性质：简称单纯形法。利用多维空间中的一种凸图形(即单纯形)移动实现实验参数优化的一种动态调优方法，每一次选用的试验条件是根据前一次实验的结果来选定的。斯彭德莱(W. Spendley)等1962年首先提出了基本单纯形，1965年奈尔德(J. A. Nelder)等提出了改进单纯形优化法，变固定步长为可变步长，并引入了反射、扩大与收缩规则，加速了优化过程，它的特点是计算简便，不受因素数目的限制，当因素增多时，试验次数并不增加很多，只需进行不多次数的实验就可找到最佳的试验条件。
CAS号：
性质：简称单纯形法。利用多维空间中的一种凸图形(即单纯形)移动实现实验参数优化的一种动态调优方法，每一次选用的试验条件是根据前一次实验的结果来选定的。斯彭德莱(W. Spendley)等1962年首先提出了基本单纯形，1965年奈尔德(J. A. Nelder)等提出了改进单纯形优化法，变固定步长为可变步长，并引入了反射、扩大与收缩规则，加速了优化过程，它的特点是计算简便，不受因素数目的限制，当因素增多时，试验次数并不增加很多，只需进行不多次数的实验就可找到最佳的试验条件。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条