文献类型：期刊文章

作　　者：周利军[1] 彭卫[2] 邹芳[2] 刘宇荧[3] 李莉[3]

机构地区：[1]四川农业大学资源环境学院,成都611130 [2]四川农业大学商学院,成都611830 [3]四川农业大学经济管理学院,成都611130

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：四川省教育厅资助项目(No.13ZB0287)

年　　份：2016

卷　　号：52

期　　号：7

起止页码：50-55

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。

关 键 词：粒子群算法 局部收敛  自适应 变异操作  群体智能

分 类 号：TP301.6]