一种易跳出局部最优的粒子群优化算法

• 作者: 夏筱筠 苏宾 赵维浩
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 粒子群优化算法 局部最优 多样性 惯性权重
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 53-54,52
• 页数: 3页
• 字数: 2387字
• 语种: 中文

摘要

针对粒子群优化算法(PSO)中出现的极易陷入局部最优的问题,本文提出了一种易跳出局部最优的粒子群优化算法.该算法是在算法陷入局部最优时,通过加大惯性权重来改变群体多样性,从而使得该算法能够跳出局部最优.最后,通过大量仿真试验表明,对于求解高维、多峰等复杂的非线性优化问题,该算法能表现出很好的搜索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏筱筠		29	98	5.0	9.0
2	赵维浩		1	2	1.0	1.0
3	苏宾		1	2	1.0	1.0