具有随机附加项的PSO改进算法

摘要：

在粒子群算法的基础上引入第3方随机项:随机数和全局最优、自身最优的差值的乘积项,对算法中的速度-位置更新方程进行了改进,更好地保持粒子群的多样性,使算法可以不断地进化,提高算法的收敛速度,避免过早陷入局部最优解的现象.分别采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Rastrigrin4个标准函数对其进行测试.对比结果表明引入第3方随机项的PSO基本模型和收敛因子模型比传统模型的最优适宜度精度和优化收敛速度都有所提高.因此,改进的算法表现出更强的求解能力.

关键词：人工智能、群智能、粒子群算法、速度-位置方程、随机因子

所属期刊栏目：28

分类号：TP306.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：欧盟亚洲信息技术与通信基金EuropeAid/117839/C/G-41-15

在线出版日期：2007-06-25（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：2245-2247