摘要
本文通过对粒子群算法个体极值、全局极值和种群极值的结合,提出一种混合搜索粒子群算法.用典型的非线性测试函数进行仿真,其实验数据和收敛曲线验证了该算法的有效性,具有快速收敛效果和寻优能力.
A mixed search particle-swarm optimization algorithm（MSPSO） is proposed by combining the algorithms for individual optimization, global optimization and generation-population optimization. In the simulations by using benchmark non-linear test functions, experiment data and convergence curves show that this new algorithm is effective, rapidly convergent in optima search.
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期1404-1410,共7页
Control Theory & Applications
基金
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(09yjc630151)
上海市科委基础研究重点资助项目(10JC1405800)
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(sdju200903)
上海电机学院科研启动基金资助项目(09C403)
