改进的粒子群算法

摘要：

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优点,进化后期速度慢等缺点,设计了一种新的粒子群算法,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点转化为个体自身极值与其他某一个个体极值的加权平均值,而全局极值点转化为群体中优秀个体极值的加权平均值.数值仿真实验表明,新算法比PSO具有更好的收敛性,能更快地找到问题的最优解.

关键词： 粒子群算法 个体极值 加权平均值 数值仿真 收敛性

作者: 陈丽丽

作者单位: 武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 33-35

在线出版日期: 2009-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）