基于分类思想的改进粒子群优化算法

• 作者: 仝秋娟 李萌 赵岂
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 粒子群优化 参数改进 适度值 适度值均值 适度值标准差 粒子分类 有效经验
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.19.003

摘要

针对粒子群算法存在收敛速度慢、收敛精度低且易收敛到局部极值的问题,提出一种基于分类思想的粒子群改进算法.该算法将粒子适度值和适度值均值做差与适度值标准差进行比较,从而将粒子所在区域划分为拒绝域、亲近域、合理域.根据不同区域中粒子的特点选取不同惯性权重和学习因子,使粒子高效地选择自身经验或种群经验,合理增强或减弱粒子全局搜索能力和局部搜索能力.数值实验结果表明,与其他粒子群改进算法相比,新的分类粒子群算法有效加快了粒子的收敛速度,提高了算法的收敛精度,有效改善了算法寻优性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仝秋娟	西安邮电大学理学院	24	21	2.0	4.0
2	李萌	西安邮电大学通信与信息工程学院	5	26	4.0	5.0
3	赵岂	西安邮电大学通信与信息工程学院	2	10	1.0	2.0