基于分阶型的改进粒子群优化算法

• 作者: 吕柏权 李成 王智磊
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 分阶型 全局最优值 局部最优值
• 年，卷（期）: 2018,（14）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1801510

摘要

粒子群优化算法在求解全局优化问题时,易陷入局部极小点,收敛精度低,收敛情况下寻优缺乏多样性,针对该问题,提出一种基于社会阶层分化的分阶型改进粒子群算法.在粒子群寻优前,先将粒子数及其搜索范围按阶层划分,同时让粒子数较多的阶层搜索范围也相应增大,以确保每个粒子的搜索效率相差无几.该算法从解决粒子群容易陷入局部最优、出现早熟收敛出发,可以减小在初始化的过程中粒子聚集的可能性,从而提高粒子寻优的成功率.最后通过对9个基准测试函数的仿真及其统计数据,验证了改进后的算法满足函数优化要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕柏权		34	96	6.0	7.0
2	李成		6	36	1.0	6.0
3	王智磊		1	0	0.0	0.0