粒子群优化算法研究进展

• 作者: 姜静清 孙艳红 薄玉玲
• 来源期刊: 内蒙古民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 函数优化 群智能
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 630-633
• 分类号: TP18
• 字数: 3026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0185.2010.06.010

摘要

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜静清	内蒙古民族大学计算机科学与技术学院	24	190	8.0	13.0
2	孙艳红	内蒙古民族大学数学学院	6	19	2.0	4.0
3	薄玉玲	内蒙古民族大学数学学院	1	15	1.0	1.0