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一种改进粒子群优化算法
引用本文:柯晶,钱积新,乔谊正.一种改进粒子群优化算法[J].电路与系统学报,2003,8(5):87-91.
作者姓名:柯晶  钱积新  乔谊正
作者单位:1. 浙江大学,系统工程研究所,浙江,杭州,310027;山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061
2. 浙江大学,系统工程研究所,浙江,杭州,310027
3. 山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061
摘    要:作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法。MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。针对PSO算法可能出现的停滞现象,MPSO引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制。数值仿真结果显示了该算法的有效性。

关 键 词:进化计算  群集智能  粒子群优化
文章编号:1007-0249(2003)05-0087-05
修稿时间:2003年3月15日

A Modified Particle Swarm Optimization Algorithm
KE Jing,QIAN Ji-xin,QIAO Yi-zheng.A Modified Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Journal of Circuits and Systems,2003,8(5):87-91.
Authors:KE Jing  QIAN Ji-xin  QIAO Yi-zheng
Affiliation:KE Jing1,QIAN Ji-xin2,QIAO Yi-zheng1
Abstract:As a representative method of swarm intelligence, particle swarm optimization (PSO) is an algorithm for searching the multidimensional complex space efficiently through cooperation and competition among the individuals in a population of particles. A modified PSO (MPSO) algorithm is proposed. The MPSO employs local version constriction factor method and global version inertia weight method simultaneously to achieve relatively high performance. To avoid the possible occurring of stagnation phenomenon in the PSO algorithm, the re-initialization mechanism based on the global information feedback is introduced in the MPSO. Numerical examples show the effectiveness of the proposed algorithm.
Keywords:evolutionary computation  swarm intelligence  particle swarm optimization
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