改进粒子群优化算法研究

摘要：

提出一种新的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,将微调(Fine-Tuning)机制导入PSO算法中,可提高算法在最优区域局部搜寻的能力,改善PSO在搜寻末期,粒子相似度过高的缺陷.最后用2种不同复杂程度的函数为例,比较本算法与PSO算法的最优化能力.结果显示,本算法在搜寻成功率及平均收敛时间、平均收敛代数的性能表现上皆优于PSO算法.

关键词：粒子群优化、微调机制、多极值函数

所属期刊栏目：36

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委项目KJ071502,071501,070409,080809,081501,081502;重庆市科委自然科学基金项目CSTC,2008BB2199

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：258-259,280