PSO和AFSA混合优化算法

• 作者: 施秋红 洪毅 王联国
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 人工鱼群算法 PSO-AFSA混合算法 群体智能
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 176-178
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.05.064

摘要

结合粒子群优化(PSO)算法和人工鱼群算法(AFSA)的优势,提出一种PSO-AFSA混合算法.将种群分为2个子群体,在每次迭代中,一个子群体利用PSO算法进化,另一个子群体利用AFSA进化,2个算法共享整个种群极值信息.通过混合算法对5个标准函数进行实验,并与标准PSO算法进行比较,结果表明混合算法具有更好的优化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王联国	甘肃农业大学信息科学技术学院	100	903	14.0	27.0
3	洪毅	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	17	438	8.0	17.0
4	施秋红	甘肃农业大学信息科学技术学院	11	235	6.0	11.0