基于免疫分裂算子的粒子群优化算法

• 作者: 李旭渊 许化龙 许哲
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 正交 全局最优 免疫 分裂算子
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 191-193
• 页数: 3页
• 分类号: TP273.1
• 字数: 2285字
• 语种: 中文

摘要

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)易收敛于局部最优的缺点,提出了一种基于免疫分裂算子的PSO.该算法在初始化时,运用正交的思想,使得粒子分布均匀;在进化时,提出了一种基于速度与位置的亲和度,当粒子相似度满足要求时,才对粒子进行免疫变换,并且变异操作只针对性能较差的粒子.这样在保证粒子多样性的基础上减少了运算量提高了收敛速度.在Matlab环境下对Rosenbrock函数、Rastrigrin函数、Gdewank函数3个多峰函数进行了仿真验证,实验结果表明,改进的PSO算法能够有效地达到全局最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许化龙	第二炮兵工程学院测试与控制工程系	135	996	14.0	25.0
2	许哲	第二炮兵工程学院测试与控制工程系	16	32	3.0	4.0
3	李旭渊	第二炮兵工程学院测试与控制工程系	5	16	2.0	4.0