计算机科学 ›› 2013, Vol. 40 ›› Issue (12): 68-69.
赵志刚,张振文,石辉磊
ZHAO Zhi-gang,ZHANG Zhen-wen and SHI Hui-lei
摘要: 针对标准粒子群优化算法搜索精度不高、易陷入局部最优的问题,提出了一种带扰动因子的自适应粒子群优化算法。该算法进行混沌初始化,采用自适应的惯性权重,并将扰动因子加入粒子个体极值、全局极值和位置更新公式中。通过与其它算法的数值实验对比,新算法能够有效避免局部最优,全局收敛性能显著提高,收敛速度更快。
[1] Kennedy J,Eberhart R.Particle swarm optimization[C]∥IEEE International Conference on Neural Networks.Perth,1995:1942-1948 [2] 吴伟,李楠,郭茂耘.粗糙集及PSO优化BP网络的故障诊断研究[J].计算机科学,2011,11(38):200-203 [3] 苗启广,王明静,王宝树.基于归一化互信息与模糊自适应PSO的图像自动配准方法[J].计算机科学,2008,6(35):175-177 [4] 秦洪德,石丽丽.PSO算法在油船双层结构优化设计中的应用研究[J].哈尔滨工程大学学报,2010,8(31):1007-1011 [5] 肖奔贤.基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制[J].控制理论与应用,2008,3(25):569-573 [6] 刘军民,高岳林.混沌优化算法[J].计算机应用,2008,28(2):322-325 [7] 胡旺,李志蜀.一种更简化而高效的粒子群优化算法[J].软件学报,2007,18(4):861-868 [8] 赵志刚,常成.简化的自适应粒子群优化算法[J].广西大学学报,2010,35(5):793-798 [9] Shi Y,Eberhart C.A modified particle swarm optimizer[C]∥IEEE International Conference Evolutionary Computation.Anchorage,Alaska,1998,5:4-9 [10] 安晓会,高岳林.混合变异算子的自适应粒子群优化算法[J].计算机应用,2008,28(6):28-30 |
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