共 1 条
多粒子群协同优化算法
被引：80
作者：
李爱国
机构：
[1] 西安科技大学计算机科学系西安
来源：
关键词：
演化计算;
优化;
粒子群优化;
D O I：
10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2004.05.061
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
提出一种多粒子群协同优化(PSCO)方法.PSCO是2层结构:底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快算法收敛.这些粒子群含的粒子数以及粒子状态更新策略不要求相同.为改善粒子群容易陷入局部极小的弱点,提出扰动策略,当1个粒子群的当前全局最优解未更新时间大于扰动因子时,重置粒子的速度,迫使粒子群摆脱局部极小.用Rosenbrock函数等3种基准函数做优化实验表明,PSCO性能优于经典PSO,FPSO和HPSO等算法.
引用
收藏
页码：923 / 925
页数：3
相关论文