基于Predator-Prey行为的双种群粒子群优化算法

• 作者: 李丽 李荣钧 牛奔 秦全德
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 粒子群优化 predator-prey行为 双种群 基准函数
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 733-739
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2011.00733

摘要

根据生物的捕食-食饵(predator-prey)行为的规律,提出了一种双种群粒子群优化(DPPSO)算法.将粒子分成predator和prey两个种群,其中predator种群每间隔一定的迭代次数后排斥prey种群.在排斥的过程中,predator种群采用“擒贼先擒王”的策略,逐步向prey种群的群体最优位置靠近,同时每个prey粒子尽量逃离距离最近的predator粒子.采用了一种速度变异的方法提高prey种群在停滞状态时摆脱局部最优的能力.基准函数的仿真结果表明DPPSO具有速度收敛快和全局搜索能力强的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛奔	深圳大学管理学院	22	226	9.0	14.0
3	李荣钧	华南理工大学工商管理学院	41	532	13.0	21.0
4	秦全德	深圳大学管理学院	15	190	7.0	13.0
5	李丽	深圳大学管理学院	33	194	8.0	11.0