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Journal|[J]Journal of Autonomous IntelligenceVolume 1, Issue 1. 2018. PP 22-22

MT大规模问题粒子群算法的最新进展

Recent Advances in Particle Swarm Optimization for Large Scale Problems

作者: Danping Yan; Yongzhong Lu
展开

DOI: 10.32629/jai.v1i1.15

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Frontier Scientific Publishing

Frontier Scientific Publishing(Open Access)

摘要 / Abstract

MT

伴随着当前大数据时代的到来,具有众多决定性设计变量的现实世界优化问题的规模越来越大。到目前为止,如何针对这些大规模问题开发新的优化算法,以及如何进行

原文

Accompanied by the advent of current big data ages, the scales of real world optimization problems with many decisive design variables are becoming much larger. Up to date, how to develop new optimization algorithms for these large scale problems and how

关键词 / Keywords

MT
群智能; 粒子群算法; 大规模优化问题; 合作共进化; 集合进化; 静态分组方法; 动态分组方法。

原文
Swarm intelligence; Particle swarm optimization; Large scale optimization problem; Cooperative coevolution; Ensemble evolution; Static grouping method; Dynamic grouping method.

参考文献 / References（引用的文献）：本文研究的参考依据

引证文献 / Cited by（被引用的文献）：引用本文作为参考依据的文献

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共10页

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