含维变异算子的粒子群算法

被引：21

作者：

付国江

王少梅

刘舒燕

李宁

机构：

[1] 武汉理工大学计算机学院

[2] 武汉理工大学物流学院

[3] 武汉理工大学管理学院

[4] 武汉理工大学计算机学院湖北武汉

[5] 湖北武汉

来源：

武汉大学学报(工学版) | 2005年 / 04期

关键词：

粒子群优化算法; 维变异算子; 全局最优;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种新型的PSO算法———含维变异算子的粒子群算法(PSODMO),该算法在变异开始后到迭代结束之前的每一次迭代中,计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异:让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上.通过对4个多峰的测试函数所做的对比实验,表明所提出的PSODMO增强了全局搜索能力,搜索成功率大为提高,克服了原始的PSO算法易于收敛到局部最优的缺点.也明显优于对原始PSO进行传统变异的方法.

引用

页码：79 / 83

页数：5