一种改进的微粒群优化算法

• 作者: 冯春丽 唐毅谦 赵悦
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群算法 优化 动态参数 收敛速度
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2006.z1.015

摘要

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大.针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率.经J.D.Schaffer函数和LevyNo.5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵悦	辽宁工学院信息科学与工程学院	29	99	6.0	9.0
2	唐毅谦	辽宁工学院工程技术学院	30	83	6.0	8.0
3	冯春丽	辽宁工学院信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0