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综合馆
一种改进的粒子群优化算法
  • 摘要

    为了解决标准粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的方法.算法针对PSO算法在搜索过程中常处于一个相对稳定的阶段,这时获取全局最优点的粒子速度趋于0或者在最优位置来回大幅振荡,而种群中的其他粒子正处在向全局最优位置收敛的过程中,动态调整粒子位置和速度可以提高粒子的收敛速度.如果稳定阶段过长而粒子过于集中,显示粒子可能陷入了局部极小值,引入外力干涉可以提高粒子的全局搜索能力.该方法实现简单,可以与其他改进PSO算法结合以进一步提高搜索的性能.仿真实验证明了改进算法可以提高算法的收敛速度和搜索效果.

  • 作者

    吕太之  周武  夏平平  LV Tai-zhi  ZHOU Wu  XIA Ping-ping 

  • 作者单位

    南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094;江苏海事职业技术学院信息工程系,南京210017/浙江师范大学工学院,浙江金华,321019/江苏海事职业技术学院信息工程系,南京,210017

  • 刊期

    2014年8期 ISTIC PKU

  • 关键词

    粒子集  优化算法  轨迹信息  惯性权重  particle swarm  optimization algorithm  trajectory information  inertia weight 

参考文献
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18.208.159.25