基于 PRS 元模型的粒子群优化算法及其应用

• 作者: 吴义忠 揭皓翔 梁靓 熊会元
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化 元模型 模糊控制器 全局优化
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1653-1655
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.012

摘要

针对传统粒子群算法优化黑箱模型过程中存在巨大计算开销的问题，提出一种基于 PRS 元模型的改进粒子群优化算法———PPSO 算法。在该算法迭代过程中，构建 PRS 元模型，利用其最优值点辅助粒子种群的更新，此外仅选择元模型预估集中优值集的粒子进行目标函数的计算仿真。将 PPSO 算法与基本粒子群算法、混沌粒子群算法进行数值测试对比，并应用于模糊控制器的优化设计，仿真结果表明该算法可减少真实估值次数，提高优化搜索能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊会元	中山大学工学院	43	283	10.0	14.0
3	吴义忠	华中科技大学机械科学与工程学院	23	167	7.0	12.0
6	梁靓	中山大学工学院	1	1	1.0	1.0
7	揭皓翔	华中科技大学机械科学与工程学院	1	1	1.0	1.0