文献类型：期刊文章

作　　者：王岁花[1] 冯乃勤[1] 李爱国[2]

机构地区：[1]河南师范大学计算机科学系,河南新乡453002 [2]西安科技学院计算机科学系,西安710054

出　　处：《计算机工程与应用》

年　　份：2003

卷　　号：39

期　　号：13

起止页码：109-110

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：粒子群优化(PSO)是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。提出一类新颖的PSO算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项。积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,该算法增加了限制搜索空间范围的机制,这对某些函数优化问题是必需的。用5个基准函数做的对比实验结果显示,该算法优于基本PSO算法以及自适应修改惯性因子的PSO算法。

关 键 词：粒子群 优化  演化计算  群智能

分 类 号：TP18] TP301.6]