双吸引子多群体粒子群算法解决动态优化问题

• 作者: 李斌 王瑜 田宇
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 双群体吸引子 多群体策略 动态优化算法
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1106-1110
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新的"双吸引子多群体粒子群优化算法"(BMPSO).与传统的粒子群优化算法(PSO)相比,BMPSO的主要特点是它使用了两个"群体吸引子"和两种搜索粒子.两种搜索粒子具有不同范围的搜索特性,一种利于进行全局搜索而另一种利于进行局部搜索.并且通过引入一种新的"传递"机制,两部分粒子可以更有效地共享搜索信息.实验表明,BMPSO算法在Moving Peaks Benchmark(MPB)测试问题上具有很好的性能表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	中国科学技术大学电子科学与技术系	372	5610	37.0	58.0
2	田宇	中国科学技术大学电子科学与技术系	16	109	4.0	10.0
3	王瑜	中国科学技术大学电子科学与技术系	20	252	7.0	15.0