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解约束优化问题的新粒子群算法
被引:15
作者
:
李相勇
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
上海交通大学安泰经济与管理学院
李相勇
田澎
论文数:
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0
机构:
上海交通大学安泰经济与管理学院
田澎
孔民
论文数:
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引用数:
0
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机构:
上海交通大学安泰经济与管理学院
孔民
机构
:
[1]
上海交通大学安泰经济与管理学院
来源
:
系统管理学报
|
2007年
/ 02期
关键词
:
粒子群算法;
约束优化;
种群多样性;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
O224 [最优化的数学理论];
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
070105 ;
1201 ;
081202 ;
摘要
:
提出了一种新的求解约束优化问题的粒子群算法。基于一个合理的假设前提:任何可行解总是比非可行解好,算法通过在标准粒子群算法中引入了一个新的约束处理机制,将约束优化问题转化为无约束问题来求解。此外,为了提高收敛性能,新构建的算法通过引入变异策略,使算法在迭代过程中保持较高的种群多样性,增强算法跳出局部最优解的概率,从而提高算法的收敛速度和解的质量。与遗传算法以及标准粒子群算法的实验比较表明,所提出的方法是一个可行的约束优化问题的求解算法。
引用
收藏
页码:120 / 129+134 +134
页数:11
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