一种改进的粒子群优化算法

被引：11

作者：

罗平 ^{[1
]}

姚立海 ^{[2
]}

杨仕友 ^{[1
]}

倪光正 ^{[1
]}

唐跃进 ^{[3
]}

机构：

[1] 浙江大学电气工程学院

[2] 浙江大学城市学院

[3] 华中科技大学超导电力科学技术研究与发展中心

来源：

江南大学学报(自然科学版) | 2007年 / 05期

关键词：

粒子群优化算法; 柯西变异; 高斯变异;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.

引用

页码：505 / 509

页数：5