基于二次搜索的改进粒子群算法

• 作者: 于振华 滑楠 赵延龙
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 群体智能 梯度下降法 二次搜索 禁忌区域
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 2541-2546
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2541

摘要

针对标准粒子群优化(PSO)算法在求解复杂优化问题中出现的早熟收敛问题,提出一种结合梯度下降法的二次搜索粒子群算法.首先,当全局极值超过预设的最大不变迭代次数时,判断全局极值点处于极值陷阱中;然后,采用梯度下降法进行二次搜索,并以最优极值点为中心、某一具体半径设定禁忌区域,防止粒子重复搜索该区域;最后,依据种群多样性准则生成新粒子,替代被淘汰的粒子.将二次搜索粒子群算法及其他四种典型的改进粒子群算法分别应用于四种典型测试函数的优化,仿真结果表明,二次搜索粒子群算法收敛精度最高提升了10个数量级,并且收敛速度较快更容易寻找全局最优解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滑楠	空军工程大学信息与导航学院	23	208	9.0	14.0
2	赵延龙	空军工程大学信息与导航学院	5	15	2.0	3.0
3	于振华	空军工程大学信息与导航学院	16	114	6.0	10.0