混合邻域结构的粒子群算法

• 作者: 张泽星
• 来源期刊: 河北工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 算法理论 粒子群 演化计算 复杂网络 邻域结构
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 219-223
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbgykj.2015yx03006

摘要

为了克服标准粒子群算法的早熟、停滞进化或易于陷入局部最优的现象,提出了一种混合模型(简称NSPO).NSPO将一个粒子映射到无标度网络的多个网络节点上,借助网络结构获得该粒子的邻域拓扑.对粒子的更新,NSPO既考虑种群的最优,又考虑邻域的最优.在3个具有不同难度特点的测试函数上,将NSPO与标准粒子群算法进行了比较.实验结果表明:对于全局最优和梯度信息明显的函数,NSPO具有非常优越的表现;对于具有诸多局部最优的函数,NSPO逃逸局部最优的能力要强于标准粒子群算法;对于具有误导性梯度信息的函数,NSPO偶尔表现优异.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张泽星	石家庄经济学院网络信息安全实验室	4	27	2.0	4.0