按概率突跳的改进微粒群优化算法

• 作者: 姜海明 王亚非 谢康
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 突跳 微粒群优化 群智能 概率
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6|TP18
• 字数: 3333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5497.2007.01.028

摘要

在基本微粒群优化算法(PSO)的社会心理学分析基础之上,提出了一种改进的微粒群优化算法,该算法中引入了一个新的参数,改写了原算法中粒子飞翔的速度公式,使粒子飞行时以一定概率在解空间内改变飞翔的距离和方向--突跳.对5个标准测试函数的优化结果表明,合理地选取新参数的大小,新算法能大幅度降低达到最优值所需要的进化代数,同时提高算法的收敛率,尤其是对高维复杂函数的优化效果更明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亚非	电子科技大学光电信息学院	60	319	10.0	13.0
2	谢康	电子科技大学光电信息学院	61	258	9.0	12.0
3	姜海明	电子科技大学光电信息学院	25	133	6.0	10.0