压缩因子综合信息粒子群算法

• 作者: 张成兴
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 综合信息策略 压缩因子 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 506-512
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1312014

摘要

在群体智能算法中个体种群的多样性在进化后期逐渐消失，个体趋同性增加，因此粒子群算法的主要缺点是容易陷入局部最优值。提出了一种新的改进粒子群算法，该算法结合了压缩因子和综合信息策略，其中压缩因子可以平衡粒子群算法中的局部和全局搜索，综合信息可以较好地加强种群的多样性。改进后的粒子群算法与基本粒子群算法、自适应粒子群算法和压缩因子粒子群算法在7个测试函数上分别进行了精度对比测试、成功概率测试和收敛速度测试，结果表明新算法获得了较高的搜索精度和较快的收敛速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张成兴	兰州商学院甘肃经济发展数量分析研究中心	6	15	2.0	3.0