基于自适应变异概率粒子群优化算法的研究

• 作者: 田娜 纪志成 黄松
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 变异概率 自适应 混合变异
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真系统与技术
• 页码范围: 874-879
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

变异操作是解决粒子群算法早熟的一种有效方法.针对迭代过程中种群多样性变化的特点,提出了一种自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法.通过聚集度动态地调节每代粒于的变异概率,并用这种变异概率对全局最优位置进行高斯和柯西混合变异和对最差个体最优位置进行自适应小波变异.通过在matlab中和其他几种变异的粒子群优化算法进行比较验证,结果证明该算法具有较高的收敛精度和较好的算法性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪志成	江南大学物联网工程学院	397	4193	27.0	46.0
5	田娜	江南大学物联网工程学院	19	111	7.0	10.0
6	黄松	江南大学物联网工程学院	6	34	3.0	5.0