Rosenbrock搜索与动态惯性权重粒子群混合优化算法

被引：9

作者：

贾树晋 ^{[1
]}

杜斌 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海交通大学自动化系

[2] 上海宝钢研究院自动化所

来源：

控制与决策 | 2011年 / 26卷 / 07期

关键词：

Rosenbrock搜索算法; 粒子群优化算法; 高维多峰函数优化;

D O I：

10.13195/j.cd.2011.07.102.jiashj.012

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

为了提高复杂优化问题的优化精度和鲁棒性能,提出两种将Rosenbrock搜索与动态惯性权重粒子群(DIPSO)相结合的混合算法,即"协同"与"接力"混合算法.两种算法充分利用了Rosenbrock搜索算法强大的局部搜索能力和DIPSO算法的全局寻优能力,很好地平衡了算法的全局"探索"与局部"开发".通过4个典型基准函数的实验研究,表明了所提出的算法具有优化精度高、鲁棒性强等特点,适合于对高维多峰函数进行优化.

引用

页码：1060 / 1064

页数：5

共 4 条

[1]

An adaptive hybrid optimizer based on particle swarm and differential evolution for global optimization[J]. XIN Bin 1,2 ? , CHEN Jie 1,2* , PENG ZhiHong 1,2 ＆ PAN Feng 1,2 1 School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;2 Key Laboratory of Complex System Intelligent Control and Decision, Ministry of Education, Beijing 100081, China.Science China（Information Sciences）. 2010(05)

[2]

一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析[J]. 张勇,巩敦卫,张婉秋.自动化学报. 2009(03)

[3] Powell搜索法和局部收缩微粒群算法的混合算法 [J].

刘国志 ;

苗臣 .

辽宁石油化工大学学报, 2008, 28 (03) :70-74

[4]

最优化理论与算法[M]. 清华大学出版社 , 陈宝林编著, 2005

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