一种具有速度扰动的高斯学习粒子群优化算法

被引：4

作者：

王芸

孙辉

机构：

[1] 南昌工程学院信息工程学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2015年 / 36卷 / 07期

关键词：

粒子群优化算法; 速度扰动; 高斯学习;

D O I：

10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2015.07.021

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对标准粒子群(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出一种基于速度扰动的高斯学习粒子群优化算法(PGPSO).新算法中,首先在速度更新公式中添加速度扰动项,使得每次迭代进化时粒子速度增量比标准PSO更大,一方面加快了算法的收敛速度,另一方面又减缓了粒子速度快速降低的趋势,有效地维持了种群的多样性;同时引入高斯学习的概念,当算法陷入局部最优时,对全局最优粒子在搜索空间进行高斯学习,以增强算法逃离局部最优的能力.基准测试函数的实验结果表明,相较一些国际上知名的粒子群算法,新算法不仅能提高收敛速度、增强全局搜索能力,而且能有效提高解的精度和稳定性.

引用

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