...标准粒子群算法 [gap=1137]Keywords : superalloy;high speed milling;surface roughness;standard particle swarm optimization(SPSO) ...
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1 标准粒子群优化算法实现原理 标准粒子群优化(Standard Particle Swarm Optimization , SPSO) 算法通过粒子群中个体的合作与竞争来实现优化问题 的求解。
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3 3.1 为了验证本文算法的有效性， 我们利用基本微粒群算法（Standard Particle Swarm Optimization, SPSO） 及带时间加速常数的微粒群算法 [10] （Modified Time-varying accele...
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针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)无法很好平衡全局与局部搜索能力,且收敛速度较慢、易于早熟收敛等问题,提出了嵌入隔离小生境技术的混沌粒...
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However, the standard Particle Swarm Optimization is easy to fall into local optimum, and slow convergence.
然而，标准粒子群算法存在容易陷入局部最优，后期收敛过慢等问题。
Based on the standard particle swarm optimization algorithm, a new algorithm using uniform design to determining parameters is presented in this paper.
在标准粒子群算法的基础上，针对关键参数经验设置法的局限性，提出了一种新的粒子群算法。
Compared with standard Particle Swarm Optimization in four typical test functions, results show that our algorithm has potential to find a better solution.
与标准粒子群算法在四个典型测试函数上进行了比较，实验结果表明该算法有很好的潜力找到更好的解。
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