粒子群优化算法综述

被引:676
作者
杨维
李歧强
机构
[1] 山东大学控制科学与工程学院
关键词
群体智能; 演化算法; 粒子群优化;
D O I
暂无
中图分类号
TP3016 [];
学科分类号
摘要
粒子群优化 (PSO)算法是一种新兴的优化技术 ,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现 ,可调参数少 ,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等 ,并对其未来的研究提出了一些建议
引用
收藏
页码:87 / 94
页数:8
相关论文
共 4 条
  • [1] 基于空间收缩的并行演化算法
    王涛
    李歧强
    [J]. 中国工程科学, 2003, (03) : 57 - 61
  • [2] 粒子群优化算法
    李爱国
    覃征
    鲍复民
    贺升平
    [J]. 计算机工程与应用, 2002, (21) : 1 - 3+17
  • [3] 基于改进粒子群游优化的模糊逻辑系统自学习算法
    徐海
    刘石
    马勇
    蓝鸿翔
    [J]. 计算机工程与应用, 2000, (07) : 62 - 63+147
  • [4] A modified Particle Swarm Optimizer .2 SHI Y,EBERHART R C. IEEE International Conference of Evolutionary Computation . 1998