粒子群算法研究进展

摘要：

粒子群算法(PSO)是一种仿鸟群觅食行为的智能优化算法,是目前解决组合优化问题的重要工具之一.为了扩展粒子群算法在工程实际中的应用范围,有助于针对工程应用进行算法选择,本文讨论了粒子群算法理论基础,详细阐述了该算法的实现步骤与特点,并分析讨论了几种典型粒子群算法的计算方法与特点,即杂交粒子群算法(HPSO)、离散二进制粒子群算法(BPSO与DPSO)、协同粒子群算法(CPSO)及免疫粒子群算法(IM-PSO).最后,根据粒子群算法的研究现状,展望了该算法所面临的挑战与进一步研究方向.

关键词：粒子群算法、杂交粒子群算法、协同粒子群算法、免疫粒子群算法

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-08-12（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：19-21,30