提出了一种新的"双吸引子多群体粒子群优化算法"(BMPSO)。与传统的粒子群优化算法(PSO)相比,BMPSO的主要特点是它使用了两个"群体吸引子"和两种搜索粒子。两种搜索粒子具有不同范围的搜索特性,一种利于进行全局搜...提出了一种新的"双吸引子多群体粒子群优化算法"(BMPSO)。与传统的粒子群优化算法(PSO)相比,BMPSO的主要特点是它使用了两个"群体吸引子"和两种搜索粒子。两种搜索粒子具有不同范围的搜索特性,一种利于进行全局搜索而另一种利于进行局部搜索。并且通过引入一种新的"传递"机制,两部分粒子可以更有效地共享搜索信息。实验表明,BMPSO算法在Moving Peaks Benchmark(MPB)测试问题上具有很好的性能表现。展开更多
基金National Science Foundation (60401015) (60572012)Anhui Science Foundation (050420201)
文摘提出了一种新的"双吸引子多群体粒子群优化算法"(BMPSO)。与传统的粒子群优化算法(PSO)相比,BMPSO的主要特点是它使用了两个"群体吸引子"和两种搜索粒子。两种搜索粒子具有不同范围的搜索特性,一种利于进行全局搜索而另一种利于进行局部搜索。并且通过引入一种新的"传递"机制,两部分粒子可以更有效地共享搜索信息。实验表明,BMPSO算法在Moving Peaks Benchmark(MPB)测试问题上具有很好的性能表现。
