一种改进的云粒子群算法及其应用研究

• 作者: 张佩炯 苏宏升
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 云模型 优化算法 云粒子群算法 函数优化
• 年，卷（期）: 2012,（z3）
• 所属期刊栏目: 形式化与网络应用
• 页码范围: 249-251,255
• 页数: 4页
• 字数: 5033字
• 语种: 中文

摘要

针对基于云数字特征(期望值、熵值、超熵值)编码的云粒子群算法应用中优化效率低和局部寻优能力较差的问题,提出了两点改进措施:在解空间变换的基础上将局部搜索与全局搜索相结合；依据正态云算子实现粒子的进化学习过程和变异操作.将改进算法应用于多变量函数极值优化问题.仿真结果表明,该改进算法寻优代数小、收敛速度快、效率高,并且具有较好的种群多样性,验证了改进措施的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏宏升	兰州交通大学自动化与电气工程学院	86	589	13.0	20.0
2	张佩炯	兰州交通大学自动化与电气工程学院	10	37	4.0	5.0