文献类型：期刊文章

作　　者：陆克中[1] 王汝传[1] 帅小应[1]

机构地区：[1]池州师范专科学校计算机系,安徽池州247000

出　　处：《计算机工程与应用》

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)。

年　　份：2007

卷　　号：43

期　　号：11

起止页码：35-38

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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

分 类 号：TP18]