克服恋食行为的PSO算法改进研究

摘要：

基本粒子群优化算法(PSO)存在易陷入局部极值的缺点.为此,研究鸟群迁徙觅食中的行为习惯,以加强PSO的鸟群社会模型和对鸟群行为的模拟.在所提出的改进算法中,历史飞行速度在实际觅食中不作为判断因子,只有发生位置重复时粒子才发生变异或摄动,以此增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高.

关键词：粒子群算法、飞行策略、变异

所属期刊栏目：23

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：重庆市自然科学基金项目CSTC2006BB2238

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：776-780