PSO和GA的对比及其混合算法的研究进展

摘要：

本文系统地介绍了微粒群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)的基本原理、发展和应用的状况,比较了两者的原理特点,列举了各种微粒群优化算法和遗传算法的改进算法.介绍和总结目前出现的两种算法思想结合的局部混合与全局混合两种方式,并用图表给出了说明.分析了两种混合方式的局限性,提出对具体问题找出计算速度和计算精度的平衡点来改进算法.最后做了总结和展望,指出微粒群算法的应用需进一步拓展,和其他算法结合是提高其性能的主要方向.

关键词： 微粒群优化算法 遗传算法 进化算法 群体智能

作者: 封磊 蔡创 齐春 乔锃

作者单位: 西安交通大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710049;陕西工业职业技术学院,信息工程系,陕西,咸阳,712000 西安电子科技大学,计算机学院,陕西,西安,710071;陕西工业职业技术学院,信息工程系,陕西,咸阳,712000 西安交通大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710049 西安交通大学,电气工程学院,陕西,西安,710049

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国过程控制学术年会暨第四届全国故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 山东济南

会议语种:中文

页码: 89-92

在线出版日期: 2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）