一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化算法

• 作者: 栾丽君 牛奔 谭立静
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 粒子群优化算法 差分进化算法 混合算法 基准测试函数
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 708-714
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2007.06.010

摘要

提出一种基于粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合的新型混合全局优化算法--PSODE.该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由差分操作进化而来.此外,通过采用一种信息分享机制,在算法执行过程中两个种群中的个体可以实现协同进化.为了进一步提高PSODE算法的性能,摆脱陷入局部最优点,还采用了一种变异机制.通过4个标准测试函数的测试并与PSO和DE算法进行比较,证明本文提出的PSODE算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	栾丽君	辽宁工程技术大学机械工程学院	54	329	9.0	17.0
2	牛奔	中国科学院沈阳自动化研究所	6	132	2.0	6.0
3	谭立静	辽宁工程技术大学机械工程学院	2	144	2.0	2.0