基于小生境和交叉选择算子的改进粒子群优化算法

• 作者: 方杰 池元成 蔡国飙 魏鑫
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 孤立点 小生境 交叉算子 选择算子
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 111-114
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

在求解高维多峰函数时,如果个体历史最好位置缺少多样性分布,粒子群优化算法就容易陷入局部最优,出现早熟现象.为此,结合小生境和交叉选择算子提出了一种改进粒子群优化算法(简称NCSPSO).该算法在进行速度和位置更新之后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点;然后对所有个体历史最好值劣于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新.函数测试表明,NCSPSO有效地克服了标准PSO的缺点,性能上也有了明显提高.最后,将NCSPSO应用于高次非线性复数方程的求解,较好地解决了POGO振动研究中的固有频率计算问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡国飙	北京航空航天大学宇航学院	257	1583	20.0	27.0
2	方杰	北京航空航天大学宇航学院	23	171	7.0	12.0
3	池元成	北京航空航天大学宇航学院	9	166	5.0	9.0
4	魏鑫	北京航空航天大学宇航学院	3	45	2.0	3.0