基于empso指数加权粒子优化的研究,首发论文 -全讯担保网

您当前所在位置: 全讯担保网-0008全讯注册 > 首发论文
动态公开评议须知

1. 评议人本着自愿的原则,秉持科学严谨的态度,从论文的科学性、创新性、表述性等方面给予客观公正的学术评价,亦可对研究提出改进方案或下一步发展的建议。

2. 论文若有勘误表、修改稿等更新的版本,建议评议人针对最新版本的论文进行同行评议。

3. 每位评议人对每篇论文有且仅有一次评议机会,评议结果将完全公示于网站上,一旦发布,不可更改、不可撤回,因此,在给予评议时请慎重考虑,认真对待,准确表述。

4. 同行评议仅限于学术范围内的合理讨论,评议人需承诺此次评议不存在利益往来、同行竞争、学术偏见等行为,不可进行任何人身攻击或恶意评价,一旦发现有不当评议的行为,评议结果将被撤销,并收回评审人的权限,此外,本站将保留追究责任的权利。

5. 论文所展示的星级为综合评定结果,是根据多位评议人的同行评议结果进行综合计算而得出的。

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

上传后印本

( 请提交pdf文档 )

* 后印本是指作者提交给期刊的预印本,经过同行评议和期刊的编辑后发表在正式期刊上的论文版本。作者自愿上传,上传前请查询出版商所允许的延缓公示的政策,若因此产生纠纷,本站概不负责。

发邮件给 王小芳 *

收件人:

收件人邮箱:

发件人邮箱:

发送内容:

0/300

论文收录信息

论文编号 202407-37
论文题目 基于empso指数加权粒子优化的研究
文献类型
收录
期刊

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

年, 卷(

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

编者.论文集名称(中文) [c].

出版地 出版社 出版年-

编者.论文集名称(英文) [c].

出版地出版社 出版年-

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

日期--

在线地址http://

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:albert einstein,编入参考文献时写法:einstein a.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:li s z.

示例3:yelland r l,jones s c,easton k s,et al.

上传修改稿说明:

1.修改稿的作者顺序及单位须与原文一致;

2.修改稿上传成功后,请勿上传相同内容的论文;

3.修改稿中必须要有相应的修改标记,如高亮修改内容,添加文字说明等,否则将作退稿处理。

4.请选择doc或latex中的一种文件格式上传。

上传doc论文   请上传模板编辑的doc文件
上传latex论文

* 上传模板导出的pdf论文文件(须含页眉)

* 上传模板编辑的tex文件

回复成功!

基于empso指数加权粒子优化的研究

首发时间:2024-07-18

1   

王雨欣(2005-),女,通信工程

王兆全 1   

王兆全(1994-),男,讲师,大学生思想政治教育

边廷玥 1   

边廷玥(1997-),女,人工智能与压缩感知

1   

王诗(1983-),男,硕导,认知无线电

  • 1、辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛,125105

摘要:针对粒子群优化算法无法计算复杂行为的函数导数并且无法达到最优迭代次数方面的问题,提出一种新的指数加权粒子优化器(emchanism particle swarm optimization,empso)。本文提供指数加权粒子优化器梯度近似的数学证明,测试结果表明任何函数的梯度,无论是在可微还是不可微的测试函数或者标准单目标测试函数中,都可以用指数加权粒子优化器的参数来近似。

关键词:

for information in english, please click here

research on exponential weighted particle optimization based on empso

1   

王雨欣(2005-),女,通信工程

wang zhaoquan 1   

王兆全(1994-),男,讲师,大学生思想政治教育

bian tingyue 1   

边廷玥(1997-),女,人工智能与压缩感知

1   

王诗(1983-),男,硕导,认知无线电

  • 1、school of electronics and information engineering, liaoning university of engineering and technology, huludao, liaoning 125105

abstract:aiming at the problem that the particle swarm optimization algorithm cannot calculate the functional derivative of complex behavior and cannot reach the optimal number of iterations, a new exponentially weighted particle optimizer (empso) and a new layerless optimizer are proposed. the ability of the new layerless optimizer to solve optimization problems is attributed to its ability of good layer approximation. this paper provides a mathematical proof of the layer approximation of the exponentially weighted particle optimizer. the test results show that the layer of any function, whether differentiable or not, can be approximated by the parameters of the exponentially weighted particle optimizer. this is a new technique for simulating the layer descent algorithm (gradient descent,gd), which is at the boundary between numerical methods and swarm intelligence.

keywords:

click to fold

点击收起

基金:

论文图表:

引用

导出参考文献

王雨欣,王兆全,边廷玥,等. 基于empso指数加权粒子优化的研究[eb/ol]. 北京:中国科技论文在线 [2024-07-18]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202407-37.

no.****

动态公开评议

共计0人参与

动态评论进行中

评论

全部评论

0/1000

勘误表

基于empso指数加权粒子优化的研究

网站地图