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一类新颖的粒子群优化算法

A Novel Particle Swarm Optimization Algorithm

作     者:王岁花 冯乃勤 李爱国 

作者机构:河南师范大学计算机科学系河南新乡453002 西安科技学院计算机科学系西安710054 

出 版 物:《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期:2003年第39卷第13期

页      面:109-110,134页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 081202[工学-计算机软件与理论] 

主  题:粒子群 优化 演化计算 群智能 

摘      要:粒子群优化(PSO)是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。提出一类新颖的PSO算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项。积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,该算法增加了限制搜索空间范围的机制,这对某些函数优化问题是必需的。用5个基准函数做的对比实验结果显示,该算法优于基本PSO算法以及自适应修改惯性因子的PSO算法。

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