基于粒子多样性研究的改进PSO算法

被引：5

作者：

焦巍 ^{[1
]}

刘光斌 ^{[1
]}

王凯 ^{[2
]}

机构：

[1] 第二炮兵工程学院

[2] 第二炮兵驻孝感地区军事代表室

来源：

系统仿真学报 | 2009年 / 20期

关键词：

粒子群算法; 多样性; 全局探索; 局部开发; 收敛性;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2009.20.073

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

从研究粒子群多样性影响PSO算法最优适应值进化的角度出发,结合目前已取得的惯性权值非线性动态自适应调节的研究成果,给出了一种带"精英集团"策略和变异操作的改进PSO算法。对几个高维典型函数的最优化解的测试结果表明,改进算法同时具备较强的全局探索能力和局部开发能力,能够在保证算法较快收敛的前提下,有效地提高最优化解的精度。

引用

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