吸引子权重改变内嵌区域震荡搜索粒子群算法

• 作者: 朱沛 范年柏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 群体智能 粒子群优化 权重 吸引子 内嵌区域震荡搜索
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0052

摘要

针对粒子群算法搜索精度不高、搜索最优解较慢的问题,提出了一种改进的粒子群算法.该算法通过调整全局最优解和个体最优解,形成一个新的全局吸引子解指导粒子收敛,优化种群粒子来搜索解空间的最优值.再将优化方案融入到内嵌区域震荡搜索的粒子群算法(RSPSO)中,仿真结果表明,改进的粒子群算法在寻优能力及搜索精度方面都得到了进一步的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范年柏	湖南大学信息科学与工程学院	17	104	5.0	10.0
2	朱沛	湖南大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0