基于水平集的PSO算法的改进

• 作者: 宋超 葛洪伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 水平集 密度
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术交流
• 页码范围: 269-270,275
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2296字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.04.103

摘要

粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)目前仍存在着早熟收敛和收敛速度较慢的难题,提出一种新的PSO改进算法.该算法利用水平集对PSO的每一代粒子按照适应度进行划分,把与目标相关的所有信息结合在一起,改变了原有的PSO进化公式,提高了算法的收敛速度;其次,对于每一代的某个个体进行变异,使其变异到粒子密度低的空间中去,从而提高了粒子的多样性,减少早熟发生的机会.实验证明,这种算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛洪伟	江南大学信息工程学院	86	456	11.0	17.0
2	宋超	江南大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0