粒子群优化算法研究进展

被引：71

作者：

倪庆剑

邢汉承

张志政

王蓁蓁

文巨峰

机构：

[1] 东南大学计算机科学与工程学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2007年 / 20卷 / 03期

关键词：

群智能; 粒子群优化(PSO); 优化问题;

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：

粒子群优化(PSO)算法作为一种仿生进化算法,是受到自然界生物群体行为机制的启发而提出的.本文首先介绍 PSO 算法的基本原理和工作机制.然后着重就 PSO 算法的理论和应用研究现状进行综述,包括 PSO 算法的改进、PSO 算法的参数设置、PSO 算法的收敛性、PSO 算法与其它算法的融合以及 PSO 算法在优化领域的典型应用,并进一步分析它们的研究重点和发展方向.最后是关于 PSO 算法面临的问题和研究展望,提出 PSO 算法研究中值得探讨的一些课题.

引用

页码：349 / 357

页数：9

共 11 条

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