首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

粒子群优化算法中粒子更新方法研究
引用本文:田雨波,朱人杰,李正强. 粒子群优化算法中粒子更新方法研究[J]. 江苏科技大学学报(社会科学版), 2008, 22(5)
作者姓名:田雨波  朱人杰  李正强
作者单位:江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003
基金项目:江苏省高校自然科学基础研究资助项目,江苏省高校"青蓝工程"优秀青年骨干教师培养资助项目
摘    要:粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度.

关 键 词:粒子群算法  克隆选择  混沌  变异  模拟退火

Research on updating algorithms in particle swarm optimization
TIAN Yubo,ZHU Renjie,LI Zhengqiang. Research on updating algorithms in particle swarm optimization[J]. Journal of Jiangsu University of Science and Technology(Natural Science Edition), 2008, 22(5)
Authors:TIAN Yubo  ZHU Renjie  LI Zhengqiang
Affiliation:TIAN Yubo,ZHU Renjie,LI Zhengqiang(School of Electronics , Information,Jiangsu University of Science , Technology,Zhenjiang Jiangsu 212003,China)
Abstract:PSO(Particle Swarm Optimization) is a stochastic optimization algorithm inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling.However,the standard PSO has some shortcomings,such as premature convergence,searching precision lowness and so forth.Based on the simulation of natural death process of 5% B-cell in biology clone selection,this paper proposes 8 kinds of updating algorithms according to intergeneration differential,theory of chaos,principle of mutation respectively,and selects the updated pa...
Keywords:particle swarm optimization  clone selection  chaos  mutation  simulated annealing  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号