压缩搜索空间与速度范围粒子群优化算法

• 作者: 冯夏庭 陈炳瑞
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 群智能 进化计算 随机优化 自适应
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 资源与土木工程
• 页码范围: 488-491
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-3026.2005.05.022

摘要

为了改善粒子群优化(PSO)算法的搜索性能,提出一种改进的粒子群算法--CSV-PSO算法.该算法在粒子群进化的过程中根据粒子群的最佳适应值动态地压缩粒子群的搜索空间与粒子群飞行速度范围;针对PSO算法可能出现的暂时停滞现象,引入分区重新初始化机制.数值仿真结果表明:随着粒子群进化,适当的压缩粒子群搜索空间与飞行速度范围,有利于加速算法收敛,提高收敛精度;该算法收敛速度更快,精度更高,运行更为稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯夏庭	东北大学资源与土木工程学院	83	2650	29.0	50.0
2	陈炳瑞	东北大学资源与土木工程学院	11	361	10.0	11.0