具有高斯扰动的局部引导粒子群优化算法

• 作者: 吴润秀 孙辉 朱德刚 赵嘉
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 高斯扰动 局部引导 局部极值点 社会认知
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1183-1192
• 页数: 10页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 8405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.06.018

摘要

为解决粒子群优化算法PSO存在的早熟收敛问题,提出了一种具有高斯扰动的局部引导粒子群优化算法(LGPSO).该算法在粒子的速度更新公式上采取两种措施改进PSO:一是移除社会认知部分,使粒子仅受局部引导;二是增加全局最优粒子控制的高斯扰动项.两种改进措施相结合,可有效解决早熟收敛的问题,加快收敛的速度.本文算法通过与经典及新近改进PSO算法的多次对比实验测试,均展现出较好的寻优性能及稳定性.两种改进措施的效果分析实验测试数据和社会认知项与高斯扰动项的对比实验测试数据也进一步验证了本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵嘉	南昌工程学院信息工程学院	38	243	9.0	13.0
2	吴润秀	南昌工程学院信息工程学院	17	62	5.0	6.0
3	孙辉	南昌工程学院信息工程学院	51	485	13.0	19.0
4	朱德刚		6	24	4.0	4.0