基于熵的改进粒子群优化算法

被引：3

作者：

任子晖

王坚

机构：

[1] 同济大学CIMS研究中心

来源：

系统工程 | 2009年 / 08期

关键词：

粒子群优化; 系统熵; 全局搜索能力;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

通过分析粒子群系统中系统熵随粒子位置的变化情况,根据系统熵与粒子搜索能力间的联系,结合最大熵最小熵定理,给出了两种改变系统熵的策略,从而形成了两种新的粒子群优化算法,这两种新的算法在不破坏粒子局部搜索能力的基础上有效地加强了粒子的全局搜索能力。数值实验的结果表明这两种算法对于求解复杂的多峰函数具有很好的性能。

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页数：8

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Salman, A ;

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Al-Madani, S .

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[7]

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[8]

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