一种新的粒子群遗传混合优化算法的研究

• 作者: 李明河 沈亮 王健
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 粒子群算法 遗传算法 混合算法
• 年，卷（期）: 2013,（24）
• 所属期刊栏目: 信息系统
• 页码范围: 73-74
• 页数: 2页
• 字数: 1498字
• 语种: 中文

摘要

针对粒子群算法容易陷入局部最优解且收敛速度慢等特点，本文引入了遗传算法，将两种算法相结合，提出了一种新的粒子群遗传混合优化算法，提高了粒子群的多样性，使得粒子群在整个迭代过程中能保持进一步优化的能力，并提高迭代求解的收敛速度。通过对三个典型多峰值函数的优化来评估算法性能，实验结果表明，该算法能很好的保持种群的多样性和克服早熟现象，显著提高算法的收敛速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明河	安徽工业大学电气信息学院	66	214	8.0	12.0
2	王健	安徽工业大学电气信息学院	39	324	9.0	17.0
3	沈亮	安徽工业大学电气信息学院	1	0	0.0	0.0