一种带交叉因子的双向寻优粒子群优化算法

• 作者: 徐晨 李国 温雅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化 双向学习机制 交叉因子 早熟收敛
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TP751.1|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.01.019

摘要

针对传统粒子群算法易早熟、精度低、后期收敛速度慢等问题,结合反向学习理论,提出了一种基于交叉因子的双向寻优粒子群优化算法(CBMPSO).该算法使初始种群在搜索区域均匀分布,计算粒子及其反向粒子的适应值,取最优作为初始种群；迭代过程增加对全局最差粒子的跟踪,随机开启基于交叉因子的双向学习机制.对几种典型函数的测试结果表明,CBMPSO算法的寻优能力及收敛速度有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晨	深圳大学数学与计算科学学院智能计算科学研究所	49	405	12.0	18.0
2	李国	深圳大学数学与计算科学学院智能计算科学研究所	11	101	7.0	10.0
3	温雅	深圳大学数学与计算科学学院智能计算科学研究所	2	9	1.0	2.0