一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析

• 作者: 周津慧 王永吉 王青 胡陈勇 赫然
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群算法 逃逸速度 自适应 变异操作 群体智能
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 2036-2044
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 8277字
• 语种: 中文

摘要

分析了变异操作对微粒群算法(particle swarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解.算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作.当微粒飞行速度过小时,通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索,减弱了随机变异操作带来的不稳定性.典型复杂函数优化的仿真结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永吉		15	1036	10.0	15.0
5	王青		11	782	8.0	11.0
6	赫然		1	232	1.0	1.0
7	周津慧		4	314	3.0	4.0
8	胡陈勇		1	232	1.0	1.0