基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

• 作者: 廖振兴 钟伟民 钱锋
• 来源期刊: 华东理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 高斯白噪声 变异 多样性
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 859-863
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3801字
• 语种: 中文

摘要

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO).该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点.通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO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	钱锋	华东理工大学信息科学与工程学院化学工程联合国家重点实验室	223	3004	26.0	44.0
2	钟伟民	华东理工大学信息科学与工程学院化学工程联合国家重点实验室	35	268	10.0	14.0
3	廖振兴	华东理工大学信息科学与工程学院化学工程联合国家重点实验室	1	21	1.0	1.0