粒子群算法的改进及其在优化函数中的应用

• 作者: 张林 王锦彪 马发民
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 免疫原理 免疫粒子群优化算法 惯性系数 学习因子
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1252-1255,1293
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.07.003

摘要

针对粒子群优化算法自身的缺陷,即随着迭代次数的增大,种群多样性减小,引起早熟现象,从而可能出现局部最优结果.而生物免疫机制能够有效地克服这些缺点,因此将粒子群算法与免疫原理有机结合起来形成免疫粒子群优化算法(IMPSO);其次对PSO算法的惯性系数和学习因子做了一定的改进;最后通过经典优化函数的计算,验证了算法改进的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王锦彪	中国民航大学计算机科学与技术学院	16	88	6.0	9.0
2	张林	商洛学院数学与计算机应用学院	53	106	5.0	6.0
3	马发民	商洛学院数学与计算机应用学院	7	23	3.0	4.0