基于交叉熵的粒子群优化算法

• 作者: 屈思凡 张娜 贺兴时
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 交叉熵算法 粒子群优化算法 粒子重构策略 替换概率
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 106-112
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2020.04.017

摘要

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优,早熟收敛,以及对高维复杂函数寻优精度差等弊端,提出一种基于交叉熵的粒子群优化算法(CEPSO).在粒子群优化算法全局最优值的更新过程中加入交叉熵算法,使得粒子能更高效地收敛到全局最优位置,提升了算法对高维复杂函数的求解能力;为保持种群多样性,避免早熟收敛,定义了替换概率并增加高斯扰动以实现粒子重构;通过仿真实验,对CEPSO算法、传统粒子群优化算法及其他3种改进的粒子群优化算法进行比较,结果显示CEPSO算法具有更好的全局搜索能力及收敛性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时		136	975	16.0	25.0
2	张娜		24	118	6.0	10.0
3	屈思凡		1	0	0.0	0.0