一种改进的粒子群优化算法及其仿真

摘要：

粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论.PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用.但PSO算法存在早熟收敛问题.为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力.通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性.

关键词：粒子群优化、改进的粒子群优化、群体智能、进化计算

所属期刊栏目：17

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省高校青年教师科研项目2006jq1244

在线出版日期：2007-12-24（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：88-91