基于模拟退火的粒子群算法在函数优化中的应用

• 作者: 李淑香
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 遗传算法 模拟退火算法 概率突变 多样性 混合算法 基准函数 函数优化
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 664-668
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4371字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2019.06.13

摘要

为了克服标准粒子群搜索算法在函数优化中出现的迭代速度慢、精度低且易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法.该混合算法利用模拟退火算法中的概率突变能力,在接受新解时既能接受好解也能以一定的概率接受坏解,能够跳出算法的局部最优解,不仅提高了算法的灵活性与多样性,还能提高粒子的多样性,从而获得了较强的全局与局部优化能力.对5个非线性基准函数进行仿真实验对比后发现,混合算法在非线性复杂函数优化中具有更好的寻优能力,表现出调节精度高,收敛速度快等优点,同时避免了"早熟"现象和陷入局部最优的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李淑香	重庆邮电大学移通学院数理教学部	4	5	1.0	2.0