-
题名基于周期性演化策略的粒子群优化算法
- 1
-
-
作者
梅从立
张静
刘国海
-
机构
江苏大学 电气信息工程学院
-
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012年第9期1429-1432,共4页
-
基金
中国博士后基金项目(20090451171)
江苏高校自然科学基金项目(08KJD510011)
+1 种基金
江苏大学高级人才科研启动基金项目(08JDG017)
江苏高校优势学科建设工程项目(苏政办发[2011]6号)
-
文摘
针对标准粒子群优化算法(PSO)在寻优过程中容易出现早熟的问题,提出一种基于周期性演化策略的粒子群优化算法,该策略通过在速度更新方程中构建基于粒子群能量的粒子群最优值扰动项,使得粒子群能量在演化过程中可以周期性变化,相比标准PSO算法,当粒子群能量较大时,能够增强局部搜索能力;当粒子群能量较小时,能够增强全局搜索能力,典型优化问题的仿真结果表明,所提出的算法与线性下降惯性权重粒子群优化(LWPSO)和PSO算法相比,优化性能得到了显著提高。
-
关键词
粒子群优化算法
群体智能
周期性演化
-
Keywords
particle swarm optimization algorithm： swarm intelligence： periodic evolution
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
