动态环境下一种改进的小生境粒子群算法

摘要：

为了提高在动态环境下追踪变化的极点的可靠性和精确性的能力,避免算法收敛于一个最优解,提出了一种改进的小生境微粒群算法.使用DF1(Dynamic Function 1)生成的复杂动态环境对这种算法进行了验证,并与经典的APSO(Adaptive Particle Swarm Optimizer)算法进行了对比,实验结果表明了该算法的有效性.

关键词：动态环境、小生境、微粒群算法、DF1

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：湖南省自然科学基金 06JJ5106

在线出版日期：2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-54