自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

• 作者: 侯芸 冯博琴 朱利 高海昌
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 粒子群优化 模拟退火 自适应变异
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 663-666
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2006.06.011

摘要

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化(HPSO)算法.该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化(PSO)之中,以PSO作为主体,先随机产生初始群体,并开始随机搜索产生新的个体.同时,使用自适应变异操作进行个体变异,对进化过的个体进行退火操作,以调整和优化群体.与模拟退火算法和基本PSO算法相比,HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点,又能进行自适应变异.复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明,所提算法的全局收敛性较好,提高了摆脱局部最优的能力,有效避免了基本PSO算法的早熟问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯博琴	西安交通大学电子与信息工程学院	171	3268	30.0	50.0
2	侯芸	西安交通大学电子与信息工程学院	2	31	2.0	2.0
3	高海昌	西安交通大学电子与信息工程学院	15	328	7.0	15.0
4	朱利	西安交通大学软件学院	61	704	11.0	25.0