一种引入随机摄动操作的新型复合粒子群优化算法

被引：3

作者：

满春涛 ^{[1
]}

王素菊 ^{[1
]}

张礼勇 ^{[2
]}

董秀洁 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨理工大学自动化学院

[2] 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

来源：

哈尔滨理工大学学报 | 2009年 / 14卷 / 01期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

复合粒子群算法(CPSO); 随机摄动; RP-CPSO; 遗传算法;

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：

针对传统粒子群优化算法不能根据实际问题自行选择参数,搜索后期容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于随机摄动的复合粒子群优化算法.该算法在利用简单遗传算法优选粒子群三个参数的基础上,根据粒子种群间的相互独立性,引入随机摄动操作,提高了解的精确度和算法的搜索效率,同时通过对种群中的最差粒子重新进行初始化来保持种群的多样性,以避免陷入局部最优解.

引用

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