基于差分演化的粒子群算法

被引:28
作者
段玉红 [1 ]
高岳林 [2 ]
机构
[1] 宁夏大学数学与计算机学院
[2] 北方民族大学信息与系统科学研究所
关键词
粒子群优化; 差分演化; 杂交; 变异;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
140502 [人工智能];
摘要
粒子群优化算法是一种简单有效的随机全局优化算法。但粒子群优化算法有易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢,精度较差的缺点。为了改进粒子群优化算法,将差分演化算法融合到粒子群优化算法中,在算法中,将粒子每代的所有局部最优位置进行变异、杂交、选择操作,提出了基于差分演化的粒子群算法。使粒子群算法和差分演化的探测和开发能力得到有效利用与平衡,提高了求解进度和效率,并通过仿真验证算法的性能优于带线性递减权重的粒子群优化算法和差分演化算法。
引用
收藏
页码:212 / 215+245 +245
页数:5
相关论文
共 5 条
[1]
一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法 [J].
张选平 ;
杜玉平 ;
秦国强 ;
覃征 .
西安交通大学学报, 2005, (10) :1039-1042
[2]
微粒群算法的研究现状及发展趋势 [J].
夏桂梅 ;
曾建潮 .
山西师范大学学报(自然科学版), 2005, (01) :23-25
[3]
多粒子群协同优化算法 [J].
李爱国 .
复旦学报(自然科学版), 2004, (05) :923-925
[4]
自适应变异的粒子群优化算法 [J].
吕振肃 ;
侯志荣 .
电子学报, 2004, (03) :416-420
[5]
微粒群算法综述 [J].
谢晓锋 ;
张文俊 ;
杨之廉 .
控制与决策, 2003, (02) :129-134