混合粒子群优化算法及其收敛性分析

• 作者: 李姝湲 程川 董航 郭红霞 高志强
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 混合粒子群优化算法 云模型 混沌映射 布谷鸟搜索 收敛性分析
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 146-149
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.05.042

摘要

为解决标准粒子群优化算法不能保证全局收敛,寻优精度低,尤其在高维函数优化方面易陷入局部极小值等问题,提出一种融合Kent混沌映射、云模型理论和布谷鸟搜索的混合粒子群优化算法(CPSO);CPSO算法采用混沌初始化种群位置、全局开发及局部开采的均衡搜索、多子种群协同进化等改进策略,同时从随机优化算法的全局收敛准则角度对CPSO算法的全局收敛性进行证明,并给出了CPSO算法的时间复杂度分析;经典的benchmark测试函数的实验统计结果表明,CPSO算法在收敛性、寻优精度、稳定性等方面均优于经典算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高志强		8	24	2.0	4.0
2	郭红霞		16	49	3.0	6.0
3	董航		3	1	1.0	1.0
4	李姝湲		3	1	1.0	1.0
5	程川		2	6	1.0	2.0