随机局部搜索扰动的粒子群优化算法

摘要：

在粒子群优化(PSO)算法中,gBest粒子的行为对算法的收敛性能有较大的影响.提出一种新的改进粒子群优化算法--SLS-PSO算法.该算法以基本PSO算法为框架,融合随机局部搜索算法(SLS)对进化中的gBest粒子进行局部寻优计算,以改善PSO算法在进化中特别是进化后期的收敛性能.通过典型测试函数的计算表明,该算法在收敛速度和精度上都有不同程度的改善.

关键词：粒子群优化、随机局部搜索、优化

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中国博士后科学基金2004034473

在线出版日期：2008-03-31（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：94-96