基于知识空间的分组式粒子群算法

摘要：

为了提高粒子群算法中粒子搜索全局最优解的准确度,确保粒子的收敛性,提出了基于知识空间的分组式粒子群算法(KGPSO).该算法使用K-means算法对粒子群进行分组,利用较小的最大飞行速度(Vmax)加强粒子在组内的局部搜索能力,并将"知识空间"的概念带入到分组中,由知识空间中的粒子来引导群中粒子前往更好的解空间搜索.实验结果表明,KGPSO算法在测试函数的表现整体优于过去学者提出的标准PSO,HPSO、FPSO.

关键词：知识空间、粒子群算法、分组策略、优化、适应值

所属期刊栏目：31

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金项目8151063101000040;广东省肇庆市高新技术基金项目2009G016

在线出版日期：2010-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1562-1565