改进的粒子群优化算法的研究

• 作者: 任淑萍 马洁荣
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 算法 优化算法 粒子群 RPSO 瑞利分布
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 94-96,100
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2017.09.094

摘要

针对粒子群优化(PSO)算法易于陷入局部最优、 早熟而造成求解成功率不高的问题,笔者在现有粒子群优化算法的基础上,提出了一种具有快速收敛的改进算法——瑞利分布的粒子群优化(RPSO)算法,利用RPSO算法对经典函数优化问题进行性能测试,并对比了RPSO算法与标准粒子群优化(PSO)算法和高斯分布的粒子群优化(GPSO)算法,仿真结果表明,RPSO算法的收敛速度和计算精度都优于其他两种算法,RPSO算法提高了运算效率,有效地避免了早熟现象的发生,并在迭代后期能更精确地找到测试函数极值点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任淑萍	山西大学电子信息工程系	14	53	4.0	6.0
2	马洁荣	山西大学自动化系	1	2	1.0	1.0