自适应和声粒子群搜索算法

被引：36

作者：

高立群 ^{[1
]}

葛延峰 ^{[1
,2
]}

孔芝 ^{[1
]}

邹德旋 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 辽宁省电力有限公司

来源：

控制与决策 | 2010年 / 25卷 / 07期

关键词：

和声算法; 粒子群算法; 自适应搜索;

D O I：

10.13195/j.cd.2010.07.144.gaolq.011

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对现有改进和声搜索算法(IHS)的不足,提出一种自适应和声粒子群搜索算法(AHSPSO).首先对和声记忆库中每个变量用粒子群算法寻优,再利用自适应参数PAR和bw调节来提高对多维问题的搜索效率.利用5个标准的优化算法测试函数对AHSPSO算法进行测试,并与IHS,PSO和SA算法进行对比,仿真结果表明了AHSPSO算法具有较强的精确寻优和跳出局部最优的能力.

引用

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