基于一类混合PSO算法的函数优化与模型降阶研究

• 作者: 刘丽姮 刘波 王凌 金以慧
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群优化 模拟退火 混合算法 函数优化 模型降阶
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3932.2006.02.002

摘要

为了克服传统微粒群优化(PSO)算法容易早熟收敛和陷入局部极小的缺点,通过对PSO算法特点和行为的分析,提出一类有机结合模拟退火(SA)算法和PSO算法的混合算法.混合算法不仅利用PSO的机制进行群体全局搜索,而且利用模拟退火的思想恰当地选择微粒的最好历史位置,保障了群体多样性,并有效平衡了算法的探索和趋化能力,进而改善了算法的优化性能.基于典型复杂函数优化问题和模型降阶问题的仿真结果表明,所提混合算法具有很好的优化质量、搜索效率和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凌	清华大学自动化系	86	2991	29.0	53.0
2	刘波	清华大学自动化系	76	924	12.0	30.0
3	金以慧	清华大学自动化系	93	3280	28.0	55.0
4	刘丽姮	清华大学自动化系	1	20	1.0	1.0