一种改进的粒子群人工鱼群算法

• 作者: 张向锋 陆俊明
• 来源期刊: 上海电机学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法(PSO) 人工鱼群算法(AFSA) 混合算法 最优化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 50-55
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 3265字
• 语种: 中文

摘要

针对人工鱼群算法在高维度求解中收敛速度慢且寻优结果有待于提高等问题,提出一种改进的粒子群人工鱼群算法(PSO-AFSA).该算法基于精英策略改进,结合了人工鱼群算法(AFSA)的快速跳出局部极值的能力和粒子群算法(PSO)局部快速收敛的优点.此外,该算法将粒子的飞行速度和惯性权重属性与鱼群算法相结合.采用Matlab验证了PSO-AFSA算法在高维度寻优中比AFSA具有更快的收敛速度和更好的寻优结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张向锋	上海电机学院电气学院	30	50	4.0	6.0
2	陆俊明	上海电机学院电气学院	4	2	1.0	1.0