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一种改进的粒子群算法
引用本文:张焱,高兴宝.一种改进的粒子群算法[J].计算机工程与应用,2009,45(26):58-59.
作者姓名:张焱  高兴宝
作者单位:1. 陕西师范大学数学与信息科学学院,西安,710062;西安师范学校,西安,710001
2. 陕西师范大学数学与信息科学学院,西安,710062
摘    要:为了改进基本粒子群算法的搜索功能,针对粒子群算法易于陷入局部极值,进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,通过公式分析得到新的惯性权重调节方法,提出了一种新的改进粒子群算法。用几个经典测试函数进行实验,实验结果表明,新算法不仅具有更好的收敛精度,而且能更有效地进行全局搜索。

关 键 词:群体智能  进化计算  粒子群算法  惯性权重
收稿时间:2008-5-16
修稿时间:2008-8-18  

Modified particle swarm optimization algorithm
ZHANG Yan,GAO Xing-bao.Modified particle swarm optimization algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(26):58-59.
Authors:ZHANG Yan  GAO Xing-bao
Affiliation:ZHANG Yan1,2,GAO Xing-bao1 1.College of Mathematic , Information Science,Shaanxi Normal University,Xi'an 710062,China 2.Xi'an Normal School,Xi'an 710001,China
Abstract:The particle swarm optimization algorithm is a kind of intelligent optimization algorithm.This algorithm has some demerits,such as relapsing into local optima,slow convergence velocity and low convergence precision in the late evolutionary.A new algorithm,based on the new inertia weight,is proposed to overcome the demerits of the basic particle swarm optimization.Six benchmark functions are tested and the experimental results show that the new algorithm not only significantly speeds up the convergence,but a...
Keywords:swarm intelligence  evolutionary computation  particle swarm optimization  inertia weight
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