融合PSO算法思想的进化算法

• 作者: 严晓明 刘建华 黄添强
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 收敛性 进化算法 数学模型
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 34-40
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是仿真于生物群体的社会行为的一种智能优化算法,其原始形式难以体现数学的直观性和本质性.然而,在简化算法原始模型的基础上,PSO算法的理论分析得到其数学模型,并且说明了其是一个迭代进化系统.利用PSO算法的数学模型代替标准PSO算法速度及位置的迭代公式,并选择适当的参数,从而构造了一种新的进化算法.新的进化算法形式更能直接体现PSO算法的数学思想.经仿真试验表明,新的进化算法效果不差于标准PSO算法,并且参数少且容易分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严晓明	福建师范大学数学与计算机科学学院	16	136	5.0	11.0
2	黄添强	福建师范大学数学与计算机科学学院	44	258	9.0	14.0
3	刘建华	福建工程学院计算机与信息系	18	168	5.0	12.0