采用双模飞行的粒子群优化算法

被引：12

作者：

李景洋

王勇

李春雷

机构：

[1] 广西民族大学信息科学与工程学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2014年 / 27卷 / 06期

关键词：

粒子群优化算法(PSO); 双模飞行; 变轨飞行模式; 决策因子;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2014.06.011

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

基于对现实中鸟群飞行方式的模拟,提出一种采用双模飞行的粒子群优化算法.该算法中的粒子在搜索过程中可使用变轨和不变轨两种飞行模式,并根据群体信息反馈和自身状态选择自己的飞行模式.文中选取典型的高维复杂优化问题作为算法优化性能测试.实验表明该算法的全局搜索能力有较大提高,能有效避免早熟收敛问题,可用于求解高维的复杂优化问题.

引用

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