一种改进的粒子群优化算法

• 作者: 吕太之 周武 夏平平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子集 优化算法 轨迹信息 惯性权重
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2303-2306
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.08.014

摘要

为了解决标准粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的方法.算法针对PSO算法在搜索过程中常处于一个相对稳定的阶段,这时获取全局最优点的粒子速度趋于0或者在最优位置来回大幅振荡,而种群中的其他粒子正处在向全局最优位置收敛的过程中,动态调整粒子位置和速度可以提高粒子的收敛速度.如果稳定阶段过长而粒子过于集中,显示粒子可能陷入了局部极小值,引入外力干涉可以提高粒子的全局搜索能力.该方法实现简单,可以与其他改进PSO算法结合以进一步提高搜索的性能.仿真实验证明了改进算法可以提高算法的收敛速度和搜索效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏平平	江苏海事职业技术学院信息工程系	30	73	5.0	7.0
2	吕太之	南京理工大学计算机科学与技术学院	21	106	7.0	9.0
6	周武	浙江师范大学工学院	11	101	5.0	10.0