粒子种群优化(PSO)算法的性能研究

• 作者: 季薇 王进 郑宝玉
• 来源期刊: 南京邮电学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子种群优化(PSO) 惯性权值 约束因子 计算智能 进化计算
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2005.04.006

摘要

近年来,一种新的基于种群优化的算法--粒子种群优化(PSO)算法,正受到人们的普遍关注.首先介绍了PSO原理及具体实现步骤,接着对各种常见PSO算法,例如原始算法、惯性权值算法、限制因子算法等进行了解释.在此基础上,对PSO算法典型模型的参数选择,如惯性权值、加权系数、最大速度等,进行了详细研究,并给出了实验结果,得出了相关结论,为今后参数的选择提供了参考.接着讨论了PSO在神经网络、模糊逻辑系统和进化计算等计算智能领域及其它工程领域的应用,最后给出了进一步的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑宝玉	南京邮电大学信息工程系	283	2852	26.0	40.0
2	季薇	南京邮电大学信息工程系	36	167	7.0	11.0
3	王进	南京邮电大学信息工程系	8	65	3.0	8.0