文献类型：期刊文章

作　　者：夏桂梅[1] 苏长慧[1]

机构地区：[1]太原科技大学应用科学学院数学系,山西太原030024

出　　处：《山西师范大学学报（自然科学版）》

基　　金：山西省自然科学基资助项目(2011011021-3);山西高校科技项目(20111093)

年　　份：2014

卷　　号：28

期　　号：2

起止页码：14-18

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.

关 键 词：微粒群算法 POWELL搜索法 Powell-PSO算法  全局优化

分 类 号：O221]