双群替代自适应粒子群优化算法

摘要：

拉子群算法是一种新的智能优化算法,提高和优化粒子群算法的性能是当前研究的热点之一.该文针时标准粒子群算法(PSO)中存在的过早收效,无法达到最优值的问题,提出一种新型的粒子群优化算法(TSAPSO),该方法将标准PSO算法中的惯性权重系数随着粒于的目标函数值而自动改变,平衡算法的全局搜索能力和局部改良能力,同时将标准PSO算法中的粒子群改为两群,主群和分群,在每次迭代时,通过计算适应度值变化率决定是否把分群中的优势粒子取代主群中的劣势粒子,在一定程度上提高了种群的多样性,降低整个拉子群收数于局部极值点的可能性.该算法在4种常用的优化函数进行测试,与标准PSO进行比较,具有一定的优势.

关键词：微粒群优化算法、双群替代的自适应权重拉子群优化算法、适应度值变化率

所属期刊栏目：6

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：佛山科学技术学院科研项目资助

在线出版日期：2011-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：9149-9151