动态邻域混合粒子群优化算法

摘要：

粒子群优化(PSO)算法对于多峰搜索问题一直存在早熟收敛问题.为在增强PSO算法全局搜索能力的同时提高收敛速度,提出一种动态邻域混合粒子群优化算法DNH-PSO,采用PSO局部模型,将随机拓扑和冯诺依曼拓扑相结合形成动态邻域,提高算法的全局搜索能力,为增强算法的局部搜索能力并加快收敛速度,使用粒子邻域全面学习策略,将拟牛顿法引入算法中.与其他PSO实验对比分析表明,该算法对于多蜂搜索问题具有较好的全局收敛性.

关键词：粒子群优化、动态邻域、早熟收敛、全局搜索、拟牛顿法

所属期刊栏目：37

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省教育厅科技基金资助项目GJJ10616

在线出版日期：2011-11-11（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：211-213