文献类型：期刊文章

作　　者：蔡国榕[1] 陈水利[2] 李绍滋[1] 吴云东[2]

机构地区：[1]厦门大学信息科学与技术学院,福建省仿脑智能系统重点实验室,福建厦门361005 [2]集美大学影像信息工程技术研究中心,福建厦门361021

出　　处：《厦门大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873179);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20090121110032);福建省高校服务海西重点项目(闽教高(2009)8号);福建省自然科学基金资助项目(2008J0024);福建省教育厅重点项目(JK2009017),福建省教育厅项目(JA10196);厦门市科技计划项目(3502Z20093018);

年　　份：2010

卷　　号：49

期　　号：6

起止页码：772-777

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、BIOSISPREVIEWS、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、RSC、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：基于群熵的概念提出了一种具有自适应迁移能力的多种群PSO算法.对2个著名的基准函数进行测试,结果表明:与经典PSO和多种群协同PSO等算法相比,新算法能更有效地控制粒子群的多样性,从而提高了算法的收敛精度,改善了算法的优化性能.

关 键 词：粒子群优化 迁移算子 种群熵

分 类 号：TP301]