一种改进的云粒子群算法及其应用研究

摘要：

针对基于云数字特征(期望值、熵值、超熵值)编码的云粒子群算法应用中优化效率低和局部寻优能力较差的问题,提出了两点改进措施:在解空间变换的基础上将局部搜索与全局搜索相结合；依据正态云算子实现粒子的进化学习过程和变异操作.将改进算法应用于多变量函数极值优化问题.仿真结果表明,该改进算法寻优代数小、收敛速度快、效率高,并且具有较好的种群多样性,验证了改进措施的有效性.

关键词：云模型、优化算法、云粒子群算法、函数优化

所属期刊栏目：39

分类号：TP3;TK2

资助基金：甘肃省普通高等学校研究生导师项目1004-06

在线出版日期：2013-01-28（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：249-251,255