文献类型：期刊文章

作　　者：吴大飞[1] 杨光永[1] 樊康生[1] 徐天奇[1]

Wu Dafei;Yang Guangyong;Fan Kangsheng;Xu Tianqi(School of Electrical&Information Technology,Yunnan Minzu University,Kunming 650500,China)

机构地区：[1]云南民族大学电气信息工程学院,昆明650500

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61761049,61261022)。

年　　份：2022

卷　　号：39

期　　号：11

起止页码：3358-3364

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为解决传统粒子群算法收敛精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略融合的改进粒子群算法。首先,设计了一种基于中垂线算法的游离粒子位置更新方法,加快了游离粒子的收敛速度;其次,设计了一种在最优粒子附近生成爆炸粒子的策略,以增强算法的寻优精度和寻优速度,为适应前两个策略,还设计了一种仅依靠全局最优粒子位置的粒子速度更新策略;最后,将基于概率分层的简化粒子群优化算法的惯性权重和粒子位置更新方法用于本算法。与其他五种改进粒子群算法进行了对比实验,结果表明提出的改进算法无论是处理低维问题还是高维问题表现均具有较大优势,性能更优越。

关 键 词：改进粒子群优化算法 多策略融合  中垂线算法  爆炸粒子  

分 类 号：TP301.6]