基于粒子群和声搜索混合算法的多模态函数优化

• 作者: 王东风 黄金山
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 和声搜索算法 粒子群算法 多模态函数 智能优化算法
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与分析/动力工程
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2013.07.007

摘要

和声搜索算法是一种启发式全局搜索算法,概念简单、参数少、易于实施,加强了鲁棒性和基础搜索机制的灵活性.针对粒子群算法和和声搜索算法各自的特点提出了一种新的搜索算法——粒子群和声搜索混合算法(PSO-mS).新算法将和声搜索算法的和声库初始解通过粒子群(PSO)算法进行改进产生,同时对和声搜索算法的算法参数和每次迭代产生的新解个数也作了改进,并分别用5个多模态测试函数进行了仿真,用于验证算法的搜索性能.仿真结果表明,粒子群和声搜索混合算法提高了函数优化的搜索效率,具有较高的寻优性能和较强的跳出局部极小的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东风	华北电力大学控制与计算机工程学院	170	3490	34.0	51.0
2	黄金山	华北电力大学控制与计算机工程学院	3	13	3.0	3.0