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期刊文章详细信息

一种改进的简化粒子群算法    

Improved Simplified Particle Swarm Optimization

  

文献类型:期刊文章

作  者:黄太安[1] 生佳根[1] 徐红洋[2] 黄泽峰[3]

机构地区:[1]江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003 [2]江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003 [3]江苏科技大学南徐学院,江苏镇江212003

出  处:《计算机仿真》

年  份:2013

卷  号:30

期  号:2

起止页码:327-330

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD_E2013_2014、ZGKJHX、核心刊

摘  要:由于简化粒子群算法中每个粒子都采用相同的迭代公式进行进化,使得在进化后期粒子间的差异性不强,算法容易出现早熟、搜索速度慢的问题。针对上述问题,在简化粒子群优化算法的基础上,加入了混合蛙跳算法的分组思想,提出了一种蛙跳简化粒子群算法。算法将粒子群分为多组同时进行搜索,每组粒子进行若干次迭代后再重新进行分组。粒子的迭代方式在简化粒子群上增加了对各小组最优粒子信息的利用,使各小组就利用不同的迭代公式进化,保证了粒子间的差异性。分别用基本粒子群算法、简化粒子群算法、混合蛙跳算法和蛙跳简化粒子群算法(改进的算法)对4个经典函数进行测试。结果表明,改进的算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度。

关 键 词:粒子群算法 混合蛙跳算法 分组  

分 类 号:TP18]

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同被引文献:

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