含速度变异算子的粒子群算法

被引：3

作者：

付国江

王少梅

刘舒燕

李宁

机构：

[1] 武汉理工大学计算机学院

[2] 武汉理工大学物流学院

[3] 武汉理工大学管理学院

[4] 武汉理工大学计算机学院湖北武汉

[5] 湖北武汉

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2005年 / 08期

关键词：

粒子群优化算法; 速度变异; 临界速度;

D O I：

10.13245/j.hust.2005.08.015

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

提出了一种新型的PSO算法———含速度变异算子的粒子群算法(PSOVMO).该算法在进行变异时的变异对象是搜索速度(v),而不是通常情况下的位置(x).其方法是,设置一个随迭代的进行按指数级数减小的临界速度.在变异开始到整个搜索循环结束之间的每一次迭代中,只要第i个粒子在d维上的搜索速度的绝对值|vi,d|大于此时的临界速度,就以一定的概率重新初始化vi,d:让vi,d随机分布在区间[-vmax,vmax]上,从而通过位置迭代公式将原本聚集的粒子均匀地“驱赶”到前一位置的周围,达到变异的目的.通过对4个多峰测试函数所做的对比实验,表明PSOVMO优于原始的PSO,也优于按传统方法变异的PSO.

引用

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