文献类型：期刊文章

作　　者：陶新民[1] 徐晶[2] 杨立标[1] 刘玉[1]

机构地区：[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001 [2]黑龙江科技学院数力系,哈尔滨150027

出　　处：《控制与决策》

基　　金：黑龙江省博士后基金项目(3236301199);哈尔滨工程大学校科研基金项目(002080260735)

年　　份：2009

卷　　号：24

期　　号：9

起止页码：1406-1411

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20094512438472)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种改进的基于多种群协同进化的微粒群优化算法(PSO).该算法首先利用免疫算法实现解空间的均匀划分,增加了算法稳定性和全局搜索能力.在运行过程中,通过种群进化信息生成解优胜区域,指导变异生成的微粒群向最优解子空间逼近,提高算法逃出局部最优的能力.将此算法与PSO算法和多种群协同进化微粒群算法进行比较,数据实验证明,该算法不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力和稳定性均有显著提高.

关 键 词：粒子群算法 多种群协同进化 免疫算法 优胜区域  

分 类 号：TP18]