约束松弛机制和反向搜索的粒子群算法

• 作者: 周兵 李艳玮 郑伟勇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 约束优化问题 松弛机制 反向搜索 粒子群算法 函数形貌
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 694-696,704
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.03.012

摘要

提出了一种基于约束松弛机制和反向搜索的粒子群算法.约束松弛机制通过度量不可行解与可行解的距离,使边界位置的不可行解得以概率性存活,缓解了约束条件的不利影响;反向搜索机制则使不可行解迅速转向某一对称区域,提高了可行域的发掘效率.同时,利用局部最优位置的概念,使个体依据约束违反情况执行不同的搜索算子,克服了函数形貌的影响.通过六组标准约束优化问题的测试结果表明,所提出算法总体优于几种对比算法,最优解与理论值的相对误差由0～25.214％降低到了0～0.752％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周兵	郑州大学信息工程学院	48	309	9.0	15.0
2	李艳玮	河南工程学院计算机学院	23	53	4.0	6.0
3	郑伟勇	河南工程学院计算机学院	21	51	4.0	6.0