基于惩罚机制的自适应交叉粒子群算法

• 作者: 卢瑾 杨东勇 陈晋音
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 交叉操作 收敛模型 自适应 单峰和多峰函数优化 约束优化
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 249-254,284
• 分类号: TP18
• 字数: 5925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.04.063

摘要

粒子群算法存在容易陷入局部收敛的问题,尤其在求解约束条件优化问题时.提出一种基于惩罚机制的自适应交叉粒子群算法,其分3个层次克服局部收敛,获得最优解.首先引入交叉操作,根据粒子群进化过程中的种群多样性模型得到全局最优解.其次为求解约束优化问题,提出了基于惩罚机制的交叉粒子群算法,改进了H策略和简化了P策略惩罚机制.验证了所提算法在算法复杂度没有明显增加的情况下,性能得到了提高.最后分析得出在解决约束条件优化问题时,根据问题本身单峰和多峰的不同特性,粒子群算法的参数对收敛速度和最优解有关键影响.提出用通用公式计算参数,使算法得到最优解,从而推广粒子群算法的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨东勇	浙江工业大学信息工程学院	69	521	11.0	19.0
2	陈晋音	浙江工业大学信息工程学院	45	217	9.0	13.0
3	卢瑾	浙江工业大学信息工程学院	22	156	6.0	12.0