改进的带经验因子的二进制粒子群优化算法

• 作者: 张贞 曹义亲 黄晓生
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 二进制粒子群优化 历史信息 赏罚机制 经验因子 经验权重
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 311-315
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP301.6
• 字数: 5745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00311

摘要

针对传统二进制粒子群优化(BPSO)算法未充分利用粒子位置的历史信息辅助迭代寻优,从而影响算法寻优效率的进一步提高的问题,提出一种改进的带经验因子的BPSO算法.该算法通过引入反映粒子位置历史信息的经验因子来影响粒子速度的更新,从而引导粒子寻优.为避免粒子对历史信息的过度依赖,算法通过赏罚机制和历史遗忘系数对其进行调节,最后通过经验权重决定经验因子对速度更新的影响.仿真实验结果表明,与经典BPSO算法以及相关改进算法相比,新算法无论在收敛速度还是全局搜索能力上,都能达到更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晓生	华东交通大学信息工程学院	41	380	10.0	18.0
2	曹义亲	华东交通大学软件学院	47	235	8.0	13.0
3	张贞	华东交通大学软件学院	2	14	2.0	2.0