经验自举粒子群优化算法

• 作者: 何胜 徐明亮 须文波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 经验自举 粒子群 优化
• 年，卷（期）: 2008,（31）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 87-89
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 1933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.31.025

摘要

经验自举粒子群优化算法(EIPSO)是在粒子群算法中引入经验自举(EI)搜索算子,该算子的作用就是将随机选择的粒子个体经验的局部重新初始化构成候选经验.根据候选经验和原经验的适应值确定个体的新经验.在粒子进化的每一代,以概率p来执行经验自举搜索,以概率1-p执行经验指导下的进化搜索.EI算子的引入使粒子的搜索范围和多样性得到保持,同时在粒子收敛后算法仍然具有一定的搜索能力.对比实验结果表明该EIPSO算法的良好的综合性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	徐明亮	江南大学信息工程学院	8	42	3.0	6.0
3	何胜	江南大学信息工程学院	4	13	3.0	3.0