群核进化粒子群优化方法

计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (8): 134-137.

群核进化粒子群优化方法

窦全胜周春光马铭刘全

吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
国家自然科学基金项目资助（批准号：60175024）;教育部“符号计算与知识工程”重点实验资助.

Dou QuanSheng;Zhou ChunGuang;Ma Ming;Liu Quan

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 粒子群优化方法（PSO Particle Swarm Optimization）是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的进化计算技术，并成功应用于各类优化问题。其基本思想源于对鸟群捕食等群体行为的研究。本文对标准PSO方法进行了分析，给出了“群核”（Swarm-Core）的概念，并在此基础上，提出了群核进化粒子群优化方法（Swarm-Core Evolutionary Particle Swarm Optimization，SCEPSO），同时把该方法与其它版本PSO方法进行了比较。试验结果

关键词: 粒子群方法最优化问题粒子群优化进化 Swarm PSO 计算技术优化问题群体行为版本

Abstract: Particle Swarm Optimization （PSO） method is proposed by Kennedy and Eberhart in 1995, it can be used to solve a wide array of different optimization problem. The PSO idea is inspired by natural concepts such as fish schooling, bird flocking and human soci

Key words: Particle swarm optimization, Optimization problem

窦全胜周春光马铭刘全. 群核进化粒子群优化方法[J]. 计算机科学, 2005, 32(8): 134-137. https://doi.org/

Dou QuanSheng;Zhou ChunGuang;Ma Ming;Liu Quan. [J]. Computer Science, 2005, 32(8): 134-137. https://doi.org/

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