自适应变异粒子群算法

被引：53

作者：

周利军 ^{[1
]}

彭卫 ^{[2
]}

邹芳 ^{[2
]}

刘宇荧 ^{[3
]}

李莉 ^{[3
]}

机构：

[1] 四川农业大学资源环境学院

[2] 四川农业大学商学院

[3] 四川农业大学经济管理学院

来源：

计算机工程与应用 | 2016年 / 52卷 / 07期

关键词：

粒子群算法; 局部收敛; 自适应; 变异操作; 群体智能;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。

引用

页码：50 / 55+149 +149

页数：7

共 6 条

[1]

粒子群算法及应用.[M].纪震，廖惠连，吴青华著.科学出版社.2009,

[2]

一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 [J].