多阶段多模型的改进微粒群优化算法

• 作者: 孙辉 赵嘉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群优化算法 多模型 多阶段 优化
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 32-35
• 分类号: TP301
• 字数: 4436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.009

摘要

针对微粒群优化算法在解决复杂优化问题时易于出现早熟收敛现象,提出了一种多阶段多模型的改进微粒群优化算法.考虑寻优不同阶段的开发与探测能力需求的差异,算法将寻优过程分成3个阶段,各阶段采用不同的模型进行进化.第一阶段利用标准微粒群优化算法发现局部极值的邻域;第二阶段利用Cognition Only模型快速找到局部极值点,提高寻优效率;第三阶段,提出了一种改进的进化模型,利于粒子快速跳出局部极值点,寻找到全局最优点.4种复杂测试函数的实验结果表明:该算法比标准微粒群优化算法(PSO)和基于不同进化模型的两群优化算法(TSE-PSO)更容易找到全局最优解,相比两群微粒群优化算法,还能在一定程度上提高优化效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵嘉	南昌工程学院信息工程学院	38	243	9.0	13.0
2	孙辉	南昌工程学院信息工程学院	51	485	13.0	19.0