微粒群优化算法的研究

• 作者: 李向 谭伟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 演化算法 优化 群体智能
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 87-90
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.03.022

摘要

粒子群优化(PSO)算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究,算法通过粒子问的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大.分析了粒子群优化算法的基本原理,给出了多种改进形式以及研究现状和发展情况,并提出了未来可能的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李向	中国地质大学计算机学院	17	147	8.0	12.0
2	谭伟	中国地质大学计算机学院	2	35	2.0	2.0