基于动态因子和共享适应度的改进粒子群算法

• 作者: 孙婷婷 徐新民 谭熠峰
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 动态 学习因子 共享适应度 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 电子科学
• 页码范围: 696-700
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2016.06.014

摘要

为提高粒子群算法的收敛速度和优化性能,避免陷入局部最优,提出了一种基于动态学习因子和共享适应度函数的改进粒子群算法.在惯性权重w随着迭代次数非线性减少而动态调整学习因子的基础上,引入共享适应度函数.当算法未达到终止条件而收敛时,利用粒子和最优解间距离挑选一批粒子重新初始化形成新群体,并用共享适应度函数对新群体进行评价,新旧2个群体分别追随自己的局部最优解直至迭代结束.对4个典型多峰复杂函数的测试结果表明,该改进算法不仅加快了寻得最优解的速度,而且提高了粒子群算法全局收敛的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐新民	浙江大学信息与电子工程学院	38	189	8.0	11.0
2	孙婷婷	浙江大学信息与电子工程学院	4	13	2.0	3.0
3	谭熠峰	浙江大学信息与电子工程学院	1	8	1.0	1.0