基于模拟退火的粒子群优化算法
目前粒子群算法已广泛应用于连续问题的优化,取得了较好的效果。虽然算法具有较强的全局搜索能力,但是由于粒子的移动没有选择性,粒子容易跳出最优解附近的某一邻域,使其局部搜索能力比较弱,容易收敛到局部最优,因此将其与模拟退火算法相结合,利用退火算法在一定概率控制下暂时接受一些劣质解的特性,构造了基于模拟退火的粒子群算法,并成功应用于一标准测试函数的求解。仿真结果表明,改进的粒子群算法能够得到更好的优化效果,验证了方法的有效性。
粒子群算法 模拟退火 优化算法 搜索能力 标准测试函数
吴进华 吴华丽 周仕
海军航空工程学院 烟台 264001
国内会议
桂林
中文
50-53
2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）