基于PSO信息传递模式的混合算法

• 作者: 刘向东 段晓东 王存睿 王楠楠
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 遗传算法 演化计算 最小生成树
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2006.12.016

摘要

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于群智能(Swarm Intelligence)的随机优化计算技术.PSO和遗传算法这两种算法相比较,PSO收敛快速准确,但编码形式单一,局限于解决实优化问题,而遗传算法编码形式灵活,解决问题广泛,但执行效率低于PSO[4].将粒子群算法的信息传递模式与遗传算法的编码和遗传操作相结合,提出一种混合算法.并推导了两个算法之间的密切联系.并通过组合优化和函数优化的基准测试集对算法进行测试,试验结果表明,该算法在收敛精度和速度优于传统遗传算法.同时,也观察到该算法取得了与粒子群算法一致的收敛现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王存睿	大连民族学院非线性信息技术研究所	41	344	10.0	17.0
2	段晓东	大连民族学院非线性信息技术研究所	62	784	13.0	27.0
6	刘向东	大连民族学院非线性信息技术研究所	56	914	16.0	29.0
7	王楠楠	大连民族学院非线性信息技术研究所	28	205	7.0	14.0