自适应惯性权重的混沌粒子群算法研究

• 作者: 仇雷 刘清 徐玉杰
• 来源期刊: 南京师范大学学报：工程技术版
• 学科: 工学
• 关键词: PSO算法 早熟收敛 混沌种群 自适应惯性权重
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4248字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2012.01.015

摘要

为了克服传统粒子群算法（PSO）的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法（ACP-SO算法）.该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重.在详细阐述算法的种群初始化过程和动态调整惯性权重的过程之后,对经典的测试函数分别采用几种改进的PSO算法和ACPSO算法对其进行了测试,与其他几种方法相比,ACPSO算法的全局搜索能力有了显著的提高,并且能有效地避免早熟收敛问题,同时也说明ACPSO算法应用的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘清	南京师范大学计算机科学与技术学院	57	368	11.0	15.0
2	徐玉杰	南京师范大学计算机科学与技术学院	1	9	1.0	1.0
3	仇雷	解放军八二医院信息科	1	9	1.0	1.0