文献类型：期刊文章

作　　者：陈侃松[1,2] 阮玉龙[1] 戴磊[1] 兰智高[2] 邵建设[2]

机构地区：[1]湖北大学计算机与信息工程学院物联网工程研究所,湖北武汉430062 [2]黄冈师范学院电子信息学院,湖北黄冈438000

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家科技支撑计划(No.2015BAK03B02)

年　　份：2017

卷　　号：45

期　　号：8

起止页码：1849-1855

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高粒子群算法(PSO)的收敛性及多样性,提出一种基于区域分割的自适应变异粒子群算法(RSVPSO).算法采用区域分割的思想,利用粒子间信息交叉,使粒子搜索区间快速缩小;同时在迭代后期与自适应变异策略相结合,提高粒子跳出局部最优陷阱的能力和增强粒子多样性,达到寻优的目的.将所提出的算法应用于8个测试函数,并与精英免疫克隆选择的协同进化粒子群等算法进行比较,结果表明,新算法在收敛速度、搜索精度及寻优效率等方面有较大提高.

关 键 词：区域分割  信息交叉  自适应变异 多样性

分 类 号：TP18]