一种群活性反馈粒子群优化算法

• 作者: 左旭坤 苏守宝
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 群活性 进化 变异 全局搜索
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 182-184
• 分类号: TP301
• 字数: 2857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.13.054

摘要

为解决粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出一种群活性反馈PSO进化算法SAF-PSO.利用群活性加速度作为多样性测度,当群活性加速下降时,对粒子的位置和速度分别执行进化和变异操作,增强粒子跳出局部最优的能力,提高寻找全局最优的几率.对基准函数的仿真结果表明,与其他PSO算法相比,该算法具有更强的全局搜索能力和更高的寻优精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏守宝	皖西学院信息工程学院	49	398	12.0	17.0
3	左旭坤	皖西学院信息工程学院	12	36	3.0	5.0