文献类型：期刊文章

作　　者：朱德刚[1] 孙辉[2] 赵嘉[2] 余庆[2]

机构地区：[1]南昌航空大学信息工程学院,南昌330063 [2]南昌工程学院信息工程学院,南昌330099

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61261039);江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201043;20132BAB211031);江西省教育厅落地计划项目(KJLD13096);江西教育厅科技项目(GJJ13761;GJJ13745)

年　　份：2014

卷　　号：34

期　　号：3

起止页码：754-759

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,提出一种基于高斯扰动的粒子群优化算法。该算法采用对粒子个体最优位置加入高斯扰动策略,有效地防止算法陷入局部最优,加快收敛并提高收敛精度。在固定评估次数的情况下,对8个常用的经典基准测试函数在30维上进行了仿真。实验结果表明,所提算法在收敛速度和寻优精度上优于一些知名的粒子群优化算法。

关 键 词：粒子群优化算法 高斯扰动  快速收敛  全局搜索

分 类 号：TP301.6] TP18[计算机类]