一种多尺度协同变异的粒子群优化算法

• 作者: 刘玉 刘福荣 童智靖 陶新民
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 早熟收敛 多尺度 协同变异 适应度
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1805-1815
• 分类号: TP18
• 字数: 7244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04128

摘要

为了改善粒子群算法易早熟收敛,精度低等缺点提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸,在算法初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子实现全局最优解空间的快速定位；随着适应值的提升,变异尺度随之降低；最终在算法后期阶段,利用小尺度变异算子完成局部精确解空间的搜索.将算法应用6个典型复杂函数优化问题,并同其他带变异操作的PSO算法比较,结果表明,该算法在收敛速度及稳定性上有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶新民	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	49	926	16.0	29.0
2	刘福荣		9	114	5.0	9.0
3	刘玉	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	16	395	9.0	16.0
4	童智靖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	5	137	4.0	5.0