一种多样性控制的粒子群优化算法

被引：16

作者：

方伟

孙俊

须文波

机构：

[1] 不详

[2] 江南大学信息工程学院

[3] 不详

来源：

控制与决策 | 2008年 / 08期

关键词：

粒子群优化; 早熟收敛; 多样性; 全局收敛;

D O I：

10.13195/j.cd.2008.08.25.fangw.011

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体多样性控制的PSO算法(DCPSO).该方法使得粒子在收缩状态下充分搜索,在发散状态下能够飞离群体的聚集位置,不断的收缩-发散过程保证了群体能在较大的空间进行搜索,减少了粒子群算法的早熟收敛现象.通过对多个标准测试函数的实验结果表明,DCPSO算法在复杂优化问题中具有较强的全局搜索能力,而且比现有的多样性指导的PSO算法(ARPSO)具有更好的性能.

引用

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页数：6