基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法

• 作者: 张煜 曹玉莲 李文锋
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 进化算法 粒子群优化 自适应策略 局部搜索 种群多样性
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 110-117
• 页数: 8页
• 分类号: TP182|TP391
• 字数: 5896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.01.016

摘要

在继承综合学习粒子群算法(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer,CLPSO)全局探索优势的基础上,引入具有高效收敛性能的传统局部搜索(Orthodox Local Search,OLS)方法,提出了基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法(Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm with Adaptive starting strategy of Local Search based on Quasi-Entropy,ALSQE-HPSO).采用拟熵指标解决何时启动OLS这一关键问题.对8个标准函数的10维和20维问题的测试结果,表明了ALSQE-HPSO算法的性能优势.本文提出的算法也与包含两种基于CLPSO的改进算法和一种带OLS的粒子群算法在内的其他6种改进粒子群算法进行了对比,实验结果表明ALSQE-HPSO算法的性能优于对比算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文锋	武汉理工大学物流工程学院	113	1956	21.0	39.0
2	张煜	武汉理工大学物流工程学院	61	534	13.0	20.0
3	曹玉莲	武汉理工大学物流工程学院	3	22	3.0	3.0