基于动态种群和广义学习的粒子群算法及应用

• 作者: 刘衍民 赵庆祯
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 动态种群 广义学习 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 91-96
• 分类号: TP18
• 字数: 4552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.05.018

摘要

为了提升粒子跳出局部最优解的能力,本文提出一种动态种群和广义学习粒子群算法(DCPSO).在算法运行过程中,引入种群增加策略和减少策略以提升种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力;同时引入广义学习策略以增加粒子飞向全局最优位置的概率.在基准函数的测试中,结果显示DCPSO算法比其它PSO算法有更好的性能;在实际应用中,通过对起重机箱型主梁模型进行优化,结果显示DCPSO算法比其它算法获得了质量更高的解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘衍民	遵义师范学院数学系	81	406	11.0	18.0
5	赵庆祯	遵义师范学院数学系	1	3	1.0	1.0