10.3969/j.issn.1000-3428.2012.13.054
一种群活性反馈粒子群优化算法
为解决粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出一种群活性反馈PSO进化算法SAF-PSO.利用群活性加速度作为多样性测度,当群活性加速下降时,对粒子的位置和速度分别执行进化和变异操作,增强粒子跳出局部最优的能力,提高寻找全局最优的几率.对基准函数的仿真结果表明,与其他PSO算法相比,该算法具有更强的全局搜索能力和更高的寻优精度.
粒子群优化、群活性、进化、变异、全局搜索
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61075049;安徽省高校自然科学研究基金资助项目KJ2010B467
2012-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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