基于粒子群统计规律的PSO算法

摘要：

粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是一类基于群体智能的全局优化算法,以其计算迅速和易于实现而得到广泛的应用.但作为一种进化算法,它在很多问题中却容易过早收敛,陷入早熟.这与粒子群采用单一的进化策略有关,因为过于单一的进化策略使粒子群整体上有一种趋同性.针对标准PSO算法的这个问题提出了一种改进方法,改进后的PSO-σ算法实质上是Kennedy讨论过的认知模型、社会模型和完全模型的混合算法.从算法的收敛性、准确性和稳定性等方面对这种改进的算法作了试验和分析,发现均优于标准PSO算法.

关键词：粒子群、粒子群优化、早熟

所属期刊栏目：38

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-11-07（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：98-101