-
题名保持粒子活性的改进粒子群优化算法
被引量：14
- 1
-
-
作者
陆克中
王汝传
帅小应
-
机构
池州师范专科学校计算机系
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第11期35-38,共4页
-
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573141
No.70271050)
安徽省高校青年教师科研资助项目(No.2006jql244)。
-
文摘
针对基本粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化(IPSO)算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够更有效地进行全局搜索。
-
关键词
粒子群优化
改进的粒子群优化
进化计算
-
Keywords
Particle Swarm Optimization （PSO）
Improved Particle Swarm Optimization （IPSO）
evolutionary computation
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名最优化问题全局寻优的PSO-BFGS混合算法
被引量：5
- 2
-
-
作者
陆克中
王汝传
章家顺
-
机构
池州师范专科学校计算机系
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第5期17-19,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60573141
70271050)
国家"863"计划资助项目(2005AA775050)
-
文摘
针对利用粒子群优化算法进行多极值函数优化时存在早熟收敛和搜索效率低的问题,提出混合的PSO-BFGS算法,并增强了混合算法的变异能力使算法能逃出局部极值点。通过对三种Benchmark函数的测试结果表明,PSO-BFGS算法不仅具有有效的全局收敛性能,而且还具有较快的收敛速度,是求解最优化问题的一种有效算法。
-
关键词
全局优化
混合算法
粒子群优化算法
BFGS方法
-
Keywords
global optimum
hybrid algorithm
particle Swarm optimization
BFGS method
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
