基于粒子群算法的温度模型优化
徐钦龙; 刘国平; 张健民
南昌大学机电工程学院； 上海宝钢技术中心 江西南昌330029； 江西南昌330029； 上海201900；
XU Qin-long1,LIU Guo-ping1,ZHANG Jian-min2 (1.Mechanical and Electronic Engineering School,Nanchang University,Nanchang 330029,China; 2.Baosteel Technical Center,Shanghai 201900,China)
摘要 粒子群算法是一种新出现的进化算法,相对其它进化算法,它收敛速度快、规则简单、编程易于实现.现实的优化问题一般要求在指定的范围内求解,即要满足域约束.而目前在粒子群的约束优化问题上面研究较少.本文对粒子群算法的种群初始化进行了改进,在指定范围内进行初始化;并且提出
关键词 ：
优化 ,
温度模型 ,
粒子群算法
Abstract ：Particle swarm optimization algorithm is a new developed evolutionary algorithm.Comparing with other evolutonary algorithms,it converges more quickly and its rules are more simple,also the programming is more easy.Practical problem always demands that the
Key words ：
temperature model
partical swarm optimization algorithm
optimization；
出版日期: 2003-03-28
引用本文:
徐钦龙; 刘国平; 张健民. 基于粒子群算法的温度模型优化[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2003, 25(01): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xbgkb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xbgkb/CN/Y2003/V25/I01/1
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