基于多种群的改进粒子群算法多模态优化

• 作者: 谢红侠 邢强 陈晓晓 马晓伟
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多模态函数优化 粒子群算法 小生境技术 多种群 冗余粒子
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2516-2520
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2516

摘要

针对多模态函数寻优过程中开发与探索能力难以平衡的问题,提出一种基于多种群的改进粒子群算法(EMSPSO).该算法在基于种群的粒子群算法(SPSO)的基础上改进了种群生成策略,通过在个体最优值中选择种子,将粒子群分为若干独立进化的种群,增强了算法收敛的稳定性;为了提高粒子的利用率、算法的全局搜索能力和搜索效率,引入冗余粒子重新初始化策略;同时为了防止算法在寻优的过程中遗漏适应度较优的极值点,对速度更新公式进行改进,使算法的开发与探索能力得到了有效的均衡.最后选用6个典型的测试函数进行对比实验,实验结果表明,EMSPSO具有较高的多模态寻优成功率与较优的全局极值搜索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢强	中国矿业大学信息与电气工程学院	9	104	6.0	9.0
2	谢红侠	中国矿业大学计算机科学与技术学院	10	66	4.0	8.0
3	马晓伟	中国矿业大学信息与电气工程学院	8	54	4.0	7.0
4	陈晓晓	中国矿业大学信息与电气工程学院	2	20	2.0	2.0