基于动态参数的微粒群算法(PSO)的研究

• 作者: 张更新 王红君 苏君临 赵辉
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群算法 函数优化 动态参数
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2005.04.013

摘要

标准的PSO算法一般不能兼顾收敛速度、全局探索能力和局部精细搜索能力. 本文通过同时动态调整惯性权重和加速度权重以平衡运算性能,并通过寻找LevyNo.5函数极值加以验证. 结果表明,与标准的固定参数PSO算法相比,该方法取得了更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红君	天津理工大学自动化与能源工程学院	89	630	11.0	22.0
2	赵辉	天津理工大学自动化与能源工程学院	109	841	15.0	25.0
3	张更新	天津理工大学自动化与能源工程学院	3	96	3.0	3.0