基于高斯变异的智能单粒子算法

• 作者: 刘漫丹 夏伟 程慕鑫
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化 智能单粒子算法 高斯变异
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 986-988,992
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.006

摘要

针对智能单粒子优化算法(ISPO)容易出现算法早熟、收敛精度低的现象,提出一种基于高斯变异的智能单粒子算法(GISPO).当粒子陷入局部最优值,每一维速度会降到一定的阈值,整个粒子进化处于缓慢阶段；此时给予搜索到的历史最优极值一个自适应的高斯变异扰动,会大大提高粒子的逃逸能力,帮助粒子快速地跳出局部极值点,不断地向全局最优解靠近.通过几个标准测试函数进行实验,结果表明该算法的收敛速度、搜索精度和稳定性均优于ISPO算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘漫丹	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	40	593	9.0	24.0
2	夏伟	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	8	13	3.0	3.0
3	程慕鑫	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	2	10	2.0	2.0