一种改进的完全信息粒子群算法研究

• 作者: 刘衍民 赵庆祯 邵增珍
• 来源期刊: 曲阜师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 优化 完全信息
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 9-13
• 分类号: TP301
• 字数: 2568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5337.2011.01.003

摘要

为了提升粒子群算法求解复杂的多峰问题的能力,提出一种改进的完全信息粒子群算法(IFIPSO).对粒子自身最优位置的运行,进行变异操作以增加种群的多样性; 同时,引入并改进完全信息粒子群算法,使得粒子充分地向自身邻居的历史最优位置进行学习,提升种群向最优解飞行的概率.在基准函数的测试中,结果显示IFIPSO算法相比其它算法有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵庆祯	山东师范大学管理与经济学院	72	780	15.0	24.0
2	刘衍民	遵义师范学院数学系	81	406	11.0	18.0
6	邵增珍	山东师范大学信息科学与工程学院	60	455	12.0	18.0