改进的粒子群算法求解非线性约束优化问题

被引：6

作者：

吴茜

郑金华

宋武

机构：

[1] 湘潭大学信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2007年 / 24期

基金：

湖南省自然科学基金; 教育部留学回国人员科研启动基金;

关键词：

粒子群; 多子群; 非线性约束优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

提出了一种改进的粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO),使用了一种新型的变异策略,并在搜索过程中将部分邻近的个体聚集成核,从而形成多子群引导粒子探测新的搜索区域,采用了简单易行的罚函数约束处理机制,使算法在求解较难的非线性约束优化问题时具有很强的全局搜索能力与效率。对比数值实验结果表明,该算法能够有效、稳定地求解非线性约束优化问题。

引用

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共 4 条

[1] 一种求解约束优化问题的演化规划算法 [J].