文献类型：期刊文章

作　　者：刘衍民[1,2] 赵庆祯[1] 隋常玲[2] 邵增珍[1]

机构地区：[1]山东师范大学管理与经济学院,济南250014 [2]遵义师范学院数学系,贵州遵义563002

出　　处：《控制与决策》

基　　金：山东省科技攻关项目(2009GG10001008);贵州省教育厅社科项目(0705204);遵义科技攻关项目([2008]21号)

年　　份：2010

卷　　号：25

期　　号：7

起止页码：968-974

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20103213128985)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种基于动态邻居和变异因子的粒子群算法(DNMPSO).在该算法中,粒子的邻居是根据它的运行而动态变化.每个粒子的学习机制分为自己的历史经验和所有邻居的经验两部分.为了保证有效求解多峰问题,在每一次迭代,对当前解采用水平混合变异,使每个粒子能更好地进行局部搜索,提升粒子跳出局部最优解的能力.通过与其他算法比较,结果表明该算法求解多峰问题的能力最优.

关 键 词：动态邻居 变异  粒子群 算法  

分 类 号：TP301.6]