一种增强型的粒子群优化算法

• 作者: 代军 徐晨 李国
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 群体智能 惯性权重 压缩因子 局部极值 全局极值
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘与人工智能
• 页码范围: 1293-1296
• 分类号: TP18
• 字数: 3265字
• 语种: 中文

摘要

针对粒子群优化算法在进化后期容易陷入局部最优的缺点,提出了一种增强型的粒子群优化算法,即当北粒子陷入局部极值点时,从增强粒子的自我学习能力,增强种群中其他相关粒子探索新区域的能力和增强粒子之间的信息交流三个方面来增强算法的寻优能力.数值实验结果表明,新算法具有很好的寻优性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晨	深圳大学数学与计算科学学院	49	405	12.0	18.0
2	李国	深圳大学数学与计算科学学院	11	101	7.0	10.0
3	代军	深圳大学数学与计算科学学院	2	17	2.0	2.0