粒子群算法在求解优化问题中的应用

• 作者: 刘小华 周春光 张利彪 马铭
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 最优化问题 多目标优化问题
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 385-389
• 页数: 5页
• 分类号: TP303
• 字数: 2981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2005.04.010

摘要

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周春光	吉林大学计算机科学与技术学院	161	2128	25.0	39.0
2	刘小华	吉林大学计算机科学与技术学院	18	336	7.0	18.0
3	张利彪	吉林大学计算机科学与技术学院	22	437	10.0	20.0
4	马铭	吉林大学计算机科学与技术学院	11	418	8.0	11.0