一种排异竞争的粒子群优化算法

• 作者: 全惠云 唐德权 谭阳
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 竞争机制 排异策略 全局搜索
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 2635-2640,2646
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于排异竞争机制的粒子群优化算法。算法取消传统PSO算法中的全局最优值＂gbest＂,通过设定竞争区域,使得当前种群中所有粒子和上一代种群中的精英粒子,一同参与竞争。并采取适应值竞争策略、适应度选择策略和粒子间的排异策略,来保证种群的多样性,避免了算法初期陷入局部极值的可能;并通过对排异策略的动态调整,提高了算法后期的收敛速度和精度。通过对几类典型函数的仿真测试表明,算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐德权	湖南警察学院计算机系	25	66	5.0	7.0
2	全惠云	湖南师范大学数学与计算机科学学院	43	257	8.0	13.0