动态概率粒子群优化模型及实验分析

• 作者: 倪庆剑 张志政 王蓁蓁 邢汉承
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能 动态概率粒子群优化模型 种群生成方式 速度属性 动态概率进化算子
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理
• 页码范围: 222-226
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 6067字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.02.053

摘要

对传统PSO算法中种群产生方式的特点,结合根据历史信息直接取样生成新种群的思想,抽象出动态概率粒子群优化(DPPSO)模型,并给出了该模型的形式化描述;同时提出了DPPSO模型可以采用的几种动态概率进化算子,最后通过常用Benchmark函数优化问题对DPPSO模型采用不同进化算子时的性能进行了实验分析.实验结果验证了DPPSO模型及所提出的进化算子的有效性,同时根据实验结果提出了进化算子设计与选择的指导性建议,并对相关参数设置也做了分析和讨论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢汉承	东南大学计算机科学与工程学院	56	721	13.0	25.0
2	王蓁蓁	东南大学计算机科学与工程学院	11	221	4.0	11.0
3	张志政	东南大学计算机科学与工程学院	18	244	6.0	15.0
7	倪庆剑	东南大学计算机科学与工程学院	14	246	6.0	14.0