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一种改进的自适应进化粒子群优化算法
引用本文:范会联,陶维安.一种改进的自适应进化粒子群优化算法[J].微电子学与计算机,2011,28(5):11-14,17.
作者姓名:范会联  陶维安
作者单位:长江师范学院,数学与计算机学院,重庆,408100
基金项目:重庆市教委科学技术研究项目
摘    要:针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点以及进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,提出一种改进的自适应进化算法.该算法引入信息扩散函数,根据不同粒子的位置及对应适应值与当前群体最佳位置和最佳适应值的关系,控制粒子变尺度向群体当前最佳位置移动;基于多样性反馈机制动态调节惯性权值和控制粒子群的微变异.通过复杂基准函数的仿真优化结果表明,改进算法具有抑制早熟、收敛速度快、求解精度高的特点.

关 键 词:粒子群优化  信息扩散  多样性反馈  变异  早熟收敛

Improved Adaptive Evolutionary Particle Swarm Optimization Algorithm
FAN Hui-lian,TAO Wei-an.Improved Adaptive Evolutionary Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Microelectronics & Computer,2011,28(5):11-14,17.
Authors:FAN Hui-lian  TAO Wei-an
Affiliation:FAN Hui-lian,TAO Wei-an(School of Mathematics and Computer Science,Yangtze Normal University,Chongqing 408100,China)
Abstract:In allusion to particle swarm optimization algorithm(PSO) many defects such as being easy to trap into local optima,slow convergence in the end of evolution stage and low computational precision,proposes an improved adaptive evolutionary PSO algorithm.A pheromone diffusion function,which can control the degree of convergence of particles move to the best position,is designed by both taking into account these particles distribution and their fitness value.Adjusting inertial weight adaptively with diversity f...
Keywords:Particle Swarm Optimization  pheromone diffusion  diversity feedback  mutation  premature convergence  
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