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基于雁群启示的粒子群优化算法
被引:23
作者
:
刘金洋
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
哈尔滨工业大学计算机学院
刘金洋
郭茂祖
论文数:
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引用数:
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机构:
哈尔滨工业大学计算机学院
郭茂祖
邓超
论文数:
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机构:
哈尔滨工业大学计算机学院
邓超
机构
:
[1]
哈尔滨工业大学计算机学院
来源
:
计算机科学
|
2006年
/ 11期
关键词
:
群体智能;
粒子群优化;
惯性权重线性下降;
雁群飞行;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
摘要
:
粒子群优化(PSO)算法是一类新兴的随机优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随个体极值和全局极值来完成优化。本文借鉴生物界中雁群的飞行特征,给出了一种改进的PSO算法。该算法一方面将粒子排序,每个粒子跟随其前面那个较优粒子飞行,保持了多样性;另一方面使每个粒子利用更多其他粒子的有用信息,加强粒子之间的合作与竞争。用3个基准函数对新算法进行实验,结果表明,新算法不仅具有更好的收敛精度和更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索。
引用
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页码:166 / 168+191 +191
页数:4
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微粒群算法.[M].曾建潮等编著;.科学出版社.2004,
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