文献类型：期刊文章

作　　者：谢铮桂[1,2] 钟少丹[1,2] 韦玉科[2]

机构地区：[1]韩山师范学院数学与信息技术系,广东潮州521041 [2]广东工业大学计算机学院,广州510090

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金No.30472122~~

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：1

起止页码：46-49

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对PSO算法对多峰值函数搜索易陷入局部极值点的缺点,提出一种改进的粒子群(MPSO)算法。MPSO算法采用逃逸策略和免疫学习策略来保证种群多样性,使算法能有效进行全局搜索。并讨论MPSO算法的收敛性,证明其能以概率1全局收敛。最后用3个常用的测试函数进行仿真,实验结果表明MPSO算法比PSO算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。

关 键 词：粒子群算法 逃逸 免疫学习 全局优化 收敛性

分 类 号：TP183]