一类新颖的粒子群优化算法

• 作者: 冯乃勤 李爱国 王岁花
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 优化 演化计算 群智能
• 年，卷（期）: 2003,（13）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 109-110,134
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TP301.6
• 字数: 3103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.13.035

摘要

粒子群优化(PSO)是一类有效的随机全局优化技术.它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.提出一类新颖的PSO算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项.积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力.另外,该算法增加了限制搜索空间范围的机制,这对某些函数优化问题是必需的.用5个基准函数做的对比实验结果显示,该算法优于基本PSO算法以及自适应修改惯性因子的PSO算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯乃勤	河南师范大学计算机科学系	48	422	11.0	19.0
2	王岁花	河南师范大学计算机科学系	45	312	8.0	16.0
3	李爱国	西安科技学院计算机科学系	40	1409	14.0	37.0