带双重变异算子的自适应粒子群优化算法

• 作者: 刁东宇 赵英凯
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 非均匀变异 柯西变异 早熟收敛 优化
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1186-1188
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 3000字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种双重变异自适应粒子群优化算法,该算法除了使用自适应算子来改变惯性权重外,还在搜索过程中使用非均匀变异算子对位移进行变异,扩大位移的搜索范围.当算法陷入局部收敛时,使用柯西变异算子对全局最优解进行变异,促使粒子逃离局部最优的陷阱,从而最大限度的提升算法全局搜索的性能.通过对4个标准函数的测试,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛的陷阱.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵英凯	南京工业大学自动化学院	116	1452	17.0	33.0
2	刁东宇	南京工业大学自动化学院	2	12	2.0	2.0