基于仿真的优化的粒子群算法参数选取研究

• 作者: 李文锋 李斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 人工生命 基于仿真的优化 参数选取 早熟 基于主体的建模和仿真
• 年，卷（期）: 2011,（33）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 30-35
• 分类号: TP273.2
• 字数: 8200字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.33.009

摘要

粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法参数较少、搜索机制简单,故一直是智能优化算法研究和应用的重点.然而PSO有易早熟、搜索精度不高及搜索性能对参数依赖性强的缺陷.针对此特点,在基于仿真的优化框架下,基于多Agent对融合传统全局最佳和局部最佳的PSO算法人工生命模型进行了仿真,以混合优化算法为计算引擎,对PSO的参数选取进行了重点讨论.利用一系列benchmark函数为例,进行了仿真优化实验和分析,取得了较为满意的结果,从而说明了本思想方法的可行性与可信性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	福建工程学院交通运输系	13	86	5.0	8.0
3	李文锋	武汉理工大学物流工程学院	113	1956	21.0	39.0