一种改进的粒子群优化算法

• 作者: 徐敏 武妍
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 优化 进化计算
• 年，卷（期）: 2006,（33）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 40-42,73
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 4564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.33.013

摘要

作为群体智能的代表性方法之一,粒子群优化算法(PSO)通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点.提出了一种改进的粒子群优化算法(MPSO),该算法以广泛学习粒子群优化算法(CLPSO)的思想为基础,主要引入了选择墙的概念.同时在参数的设置中结合高斯分布的概念,以提高算法的收敛性.实验结果表明,改进后的粒子群算法防止陷入局部最优的能力有了明显的增强.同时,算法使高维优化问题中全局最优解相对搜索空间位置的鲁棒性得到了明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武妍	同济大学计算机科学与工程系	58	726	15.0	24.0
2	徐敏	同济大学计算机科学与工程系	10	155	5.0	10.0