基于最佳粒子共享和分层搜索的并行粒子群优化算法

被引：4

作者：

丁鑫鑫

唐常杰

曾涛

张培颂

徐开阔

刘齐宏

机构：

[1] 四川大学计算机学院

来源：

四川大学学报(自然科学版) | 2008年 / 04期

关键词：

并行粒子群算法; 最佳粒子共享; 分层搜索;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,本文提出了并行粒子群优化算法(BLP-SO).基本思想是并行机制+最佳粒子共享+分层搜索.主要工作包括(1)信息共享机制中引入了区域学习,使粒子更新能参考其他粒子的信息;(2)提出了粒子群两层划分模型,底层利于扩大搜索范围,上层利于全局精细搜索;(3)证明了关于粒子群和并行粒子群收敛性定理;(4)在4个基准函数上的优化实验表明,新方法比经典的IPPSO并行粒子群算法在解的精度上提高了51.93%到96.10%.

引用

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