一种基于优胜劣汰的多粒子群替代优化算法的设计

被引：2

作者：

陈建成 ^{[1
]}

屠昂燕 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江工业职业技术学院计算机系

[2] 绍兴文理学院计算机系

来源：

陕西科技大学学报(自然科学版) | 2009年 / 27卷 / 06期

关键词：

PSO; 优化; 群智能; 多粒子群;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

微粒群算法是一种新颖的优化算法,已成功应用于许多优化问题,但该算法容易陷入局部极值.针对这种缺陷,提出了一种基于优胜劣汰的多粒子群替代算法,该算法先通过多个种群彼此独立地搜索解空间,增强全局搜索能力;各种群每次进化完成后,核心种群中的最差微粒与其他种群的最好微粒互相替代.通过对3种常用测试函数进行测试和比较,结果表明该算法比标准微粒群算法具有更低的平均最好适应值,可快速收敛到全局最优解,优化效率明显提高.

引用

页码：112 / 115+120 +120

页数：5

共 6 条

[1]

随机选择最优个体的量子粒子群优化算法 [J].