基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

被引：7

作者：

段其昌

张红雷

机构：

[1] 重庆大学自动化学院

来源：

控制与决策 | 2008年 / 10期

关键词：

收缩因子粒子群优化; 早熟收敛; 搜索空间; 自适应参数调整;

D O I：

10.13195/j.cd.2008.10.114.duanqch.018

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对收缩因子粒子群优化(CPSO)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题,提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法.该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在CPSO算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了CPSO算法后期的寻优能力.

引用

页码：1192 / 1195

页数：4