一种动态分级的混合粒子群优化算法

被引：19

作者：

龙文

梁昔明

肖金红

阎纲

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

控制与决策 | 2009年 / 10期

关键词：

动态分级; 粒子群优化算法; 混沌; 单纯形法;

D O I：

10.13195/j.cd.2009.10.75.longw.012

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法.该算法采取3种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目.在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优.仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能.

引用

页码：1513 / 1516+1521 +1521

页数：5

共 4 条

[1] 动态分级的并行混沌优化算法研究
李勇军
袁小芳
孙炜
[J]. 系统仿真学报, 2007, (12) : 2690 - 2693+2697
[2] 基于混沌序列的粒子群优化算法
孟红记
郑鹏
梅国晖
谢植
[J]. 控制与决策 , 2006, (03) : 263 - 266
[3] 一种引入单纯形法算子的新颖粒子群算法
王芳
邱玉辉
[J]. 信息与控制, 2005, (05) : 7 - 12
[4] Particle swarm optimization .2 Kennedy J,Eberhart RC. Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks . 1995

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