基于对立学习的PSO算法研究

• 作者: 李玲 潘晓静 麦雄发
• 来源期刊: 南宁师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 对立学习 粒子群优化 优化
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8743.2012.01.012

摘要

为进一步提高PSO算法的优化效率,加速寻优过程,提出基于随机对立策略的PSO算法,包括QOP-SO和QRPSO。这两种算法在种群初始化阶段采用随机对立学习方法,并在进化过程中用随机对立学习进行种群动态跳跃,以提高产生解的质量。利用6个测试函数对算法的效率进行检验,将其与标准PSO和OPSO算法进行对比,结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。