G-PSO:一种改进的遗传粒子组合寻优算法

对于一些复杂的目标函数,寻优算法存在的主要问题就是收敛速度和全局寻优能力是否可以同时提高。本文基于对粒子群算法、遗传算法以及两者的组合寻优策略的研究,提出了一种新的遗传粒子组合优化算法——G-PSO算法;并以两个标准性能测试函数作为适应度函数,通过和GAPSO算法进行仿真对比实验,从收敛速度、收敛精度以及全局寻优性能三个方面,验证了所提算法收敛性能的优越性。