改进粒子群优化算法研究

• 作者: 张伟 王勇 陈军 韦鹏程
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 微调机制 多极值函数
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 258-259,280
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.08.064

摘要

提出一种新的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,将微调(Fine-Tuning)机制导入PSO算法中,可提高算法在最优区域局部搜寻的能力,改善PSO在搜寻末期,粒子相似度过高的缺陷.最后用2种不同复杂程度的函数为例,比较本算法与PSO算法的最优化能力.结果显示,本算法在搜寻成功率及平均收敛时间、平均收敛代数的性能表现上皆优于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	韦鹏程	重庆教育学院计算机系	40	303	11.0	15.0
2	张伟	重庆教育学院计算机系	94	862	16.0	24.0
3	王勇	重庆教育学院计算机系	12	34	3.0	5.0
4	陈军	重庆教育学院计算机系	14	91	7.0	9.0