改进粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

• 作者: 国博 王社伟 陶军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高维复杂函数 全局优化 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2010,（16）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 232-234,240
• 分类号: TP18
• 字数: 3869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.16.067

摘要

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构,命名为多阶段多子群粒子群算法(Multi-stage Multi-subpopulation Particle Swarm Optimization,MMPSO),该方法主要通过多子群之间阶段性的重分组策略,强化不同群体之间的信息交流,增大其搜索到全局最优解的概率,同时,为了保留粒子群算法高效优化的特点,通过分阶段搜索模式的转变.将全局最好模型收敛的快速性和局部最好模型收敛的全局最优性进行折中,确保改进后的粒子群算法拥有更强的全局搜索能力和尽量高的收敛速度.仿真实验证明,MMPSO算法相对于基本粒子群算法而言具有明显的精度优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王社伟	空军航空大学航空控制工程系	21	167	8.0	12.0
2	陶军	空军航空大学航空控制工程系	19	144	7.0	11.0
3	国博	空军航空大学航空控制工程系	2	32	2.0	2.0