基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法

• 作者: 刘志刚 曾嘉俊 韩志伟
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 个体最优位置 自适应变异 扰动
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 761-768
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2012.05.006

摘要

针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法AMDPSO(adaptive mutation disturbance particle swarm optimization).该算法以粒子群算法为基础,加入扰动,当满足自适应条件时,粒子以个体最优位置为依据进行变异操作.将该算法运用于6个测试函数,并与惯性权重粒子群算法、收缩因子粒子群算法以及差分进化算法进行了比较,结果表明:AMDPSO能在寻优过程中让粒子跳出局部最优,保持种群多样性,具有更好的收敛速度和优化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志刚	西南交通大学电气工程学院	198	3421	30.0	45.0
2	曾嘉俊	西南交通大学电气工程学院	3	57	3.0	3.0
3	韩志伟	西南交通大学电气工程学院	40	570	15.0	22.0