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改进粒子群优化算法在服务组合中的应用.pdf
第37 卷 第17 期 计 算 机 工 程 2011 年9 月
Computer Engineering September 2011
Vol.37 No.17
文献标识码文献标识码：：A
文献标识码文献标识码：： 中图分类号中图分类号：：TP 301.6
文章编号文章编号：：1000——3428(2011)17——0130——03 中图分类号中图分类号：：
·人工智能及识别技术·人工智能及识别技术·· 文章编号文章编号：： —— —— ——
··人工智能及识别技术人工智能及识别技术··
改进粒子群改进粒子群优化优化算法算法在服务组合中在服务组合中的应用的应用
改进粒子群改进粒子群优化优化算法算法在服务组合中在服务组合中的的应用应用
胡胡 珀，珀，娄渊胜娄渊胜
胡胡 珀珀，，娄渊胜娄渊胜
(河海大学计算机与信息学院，南京 210098)
摘摘 要：要：针对标准粒子群优化(PSO)算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题，提出一个改进的PSO 算法，该算法设计一种新的惯
摘摘 要要：：
性权重，在粒子有哪些信誉好的足球投注网站的不同阶段采用不同的计算公式计算惯性权重，并引入自适应变异策略和线性变化的学习因子。实验结果表明，该算
法的收敛性等性能比基本粒子群算法有明显提高，能较好地解决非线性问题。
关键词关键词：粒子群： 优化；惯性权重；自适应变异；服务组合优化
关键词关键词：：
Application of Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
in Service Composition
HU Po, LOU Yuan-sheng
(College of Computer Information, Hohai University, Nanjing 210098, China)
【【Abstract 】】As the Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm has some shortcomings of slow convergence and easy to fall into the local extreme
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