文献类型：期刊文章

作　　者：任子晖[1] 王坚[1]

机构地区：[1]同济大学CIMS研究中心,上海201804

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家科技支撑计划项目(2006BAG01A02);上海市科技发展基金项目(08201201905;08DZ1120802);上海市重点学科建设项目(B004)

年　　份：2011

卷　　号：26

期　　号：2

起止页码：201-206

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20111413898272)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上,提出一种加速收敛的粒子群优化算法,并从理论上证明了该算法的快速收敛性,同时对该算法中的参数进行了优化.为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优,采用依赖部分最差粒子信息的变异操作.最后通过与其他几种经典粒子群优化算法的性能比较,表明了该算法的高效和稳健,且明显优于现有的几种经典的粒子群算法.

关 键 词：粒子群优化 加速收敛  参数优化 变异  

分 类 号：TP18]