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题名一种权重递增的粒子群算法
被引量:8
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作者
刘建华
张永晖
周理
贺文武
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机构
福建工程学院信息科学与工程学院
福建工程学院数理系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第3期59-65,84,共8页
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基金
福建省科技厅重点项目(2012H0002)
福建省自然科学基金(2012J01246
+1 种基金
2012 J01247)
福建工程学院启动基金(E0600100)资助
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文摘
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是仿真生物群体的社会行为的一种智能优化算法,现在已广泛应用到各种优化计算中。PSO算法的权重参数采用随迭代而递减的时变策略,权重时变值一般是根据试验结果来确定的,很少通过理论分析来选择权重。利用PSO算法的理论模型,分析权重值对算法的影响,并说明PSO算法采用时变权重的合理性。进一步根据分析模型,提出一种权重可以随迭代而递增的PSO算法模型。通过利用经典的基准函数,经仿真试验验证,这种权重递增的PSO算法优于传统权重递减的PSO算法,并且其性能与标准PSO算法相当。
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关键词
粒子群算法
权重递增
群体智能
进化计算
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Keywords
Particle swarm optimization
Progressive weight increase
Swarm intelligence
Evolutionary computation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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