基于CGA和PSO的双种群混合算法

• 作者: 刘宪国 林琳 王永贵
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 云遗传算法 粒子群优化算法 双种群混合算法 自调整惯性权值策略 信息交流机制 云变异操作
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 156-161
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 6554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.07.031

摘要

针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点，结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法，提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群，分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒子群优化算法完成进化。通过引入一种新型的信息交流机制：两子群子代间信息交流以及子代与父代间信息交流，共享最优个体，淘汰最劣个体，实现共同进化，适时对粒子群适应度较差的个体进行云变异操作，该操作是基于云模型的随机性和稳定性，利用全局最优位置和最劣位置实现对部分粒子位置的变异过程。对5个经典测试函数进行测试，并与CGA和PSO算法及其优化算法进行比较，结果表明，CGA-PSO算法具有较高的搜索效率、求解精度和较快的收敛速度，鲁棒性也较强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永贵	辽宁工程技术大学软件学院	47	293	10.0	15.0
2	刘宪国	辽宁工程技术大学软件学院	6	47	4.0	6.0
3	林琳	辽宁工程技术大学软件学院	12	38	4.0	6.0