基于健康度的人工蜂群粒子群算法

• 作者: 周丹 张欢庆 杨金龙 葛洪伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 健康度 人工蜂群 收敛速度 局部最优
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 62-67
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1501-0288

摘要

针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题，提出了一种基于健康度的人工蜂群粒子群算法。通过动态地对各个粒子的健康状况进行评价，对正常粒子和病态粒子分别进行处理，避免无效搜索，提高算法的收敛速度；在处理病态粒子时，一方面以大概率借鉴人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力，另一方面以小概率增加粒子群的多样性，避免陷入局部最优。实验结果表明，与标准粒子群算法和其他改进算法相比，该算法收敛速度快、寻优精度高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛洪伟	江南大学物联网工程学院	86	456	11.0	17.0
3	周丹	江南大学物联网工程学院	26	83	5.0	9.0
5	杨金龙	江南大学物联网工程学院	28	103	7.0	8.0
6	张欢庆	江南大学物联网工程学院	3	12	2.0	3.0