基于模拟退火的粒子群算法求解约束优化问题

• 作者: 刘三阳 寇晓丽
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 粒子群算法 模拟退火 约束优化问题 双群体 多样性
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 136-140
• 页数: 5页
• 分类号: TPL8
• 字数: 4023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5497.2007.01.027

摘要

针对复杂约束优化问题,提出一种基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法(SAPSO).该算法使粒子的飞行无记忆性,结合模拟退火算法重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力.同时采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的粒子,用SAPSO算法使粒子逐步搜索到最优可行解;另一个群体保存具有不可行解的粒子,并且可行解群体以一定的概率接受具有不可行解的粒子,有效地维持了群体的多样性.仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到位于约束边界上(或附近)的最优解,具有较好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘三阳	西安电子科技大学数学科学系	662	5562	32.0	51.0
2	寇晓丽	西安电子科技大学数学科学系	10	140	7.0	10.0