一种基于成对粒子的粒子群优化算法

• 作者: 张文凤 汪在荣
• 来源期刊: 四川师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 随机梯度 粒子群 PSON
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 基础理论
• 页码范围: 840-846
• 页数: 7页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 4939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8395.2018.06.022

摘要

粒子群算法(PSO)是近年来一个应用非常广泛的随机搜索算法,具有参数少、收敛速度快等特点.PSON是一种搜索范围较广的粒子群算法,在PSON的基础上,通过引入和原粒子一一对应的有着随机梯度运动特点的一群伴生粒子,构建一种基于成对粒子的粒子群优化算法,并通过R软件实现该算法.算例表明,该算法在寻找最值时能够有效避免局部极值陷阱,在较少的迭代次数下找到函数最值.在复杂函数下,其性能全面优于原有的PSO、PSON和随机梯度算法等方法,且算法简单,是一种具有潜力的随机搜索算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪在荣	内江师范学院计算机科学学院	12	37	4.0	5.0
5	张文凤	重庆大学数学与统计学院	1	3	1.0	1.0