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| 含维变异算子的粒子群算法 | |
| 引用本文： | 付国江,王少梅,刘舒燕,李宁.含维变异算子的粒子群算法[J].武汉大学学报(工学版),2005,38(4):79-83. |
| 作者姓名： | 付国江 王少梅 刘舒燕 李宁 |
| 作者单位： | 1. 武汉理工大学计算机学院,湖北,武汉,430070;武汉理工大学物流学院,湖北,武汉,430063 2. 武汉理工大学物流学院,湖北,武汉,430063 3. 武汉理工大学管理学院,湖北,武汉,430063 4. 武汉理工大学计算机学院,湖北,武汉,430070 |
| 基金项目： | 交通部博士基金项目(200332581106). |
| 摘 要： | 提出了一种新型的PSO算法———含维变异算子的粒子群算法(PSODMO),该算法在变异开始后到迭代结束之前的每一次迭代中,计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异:让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上.通过对4个多峰的测试函数所做的对比实验,表明所提出的PSODMO增强了全局搜索能力,搜索成功率大为提高,克服了原始的PSO算法易于收敛到局部最优的缺点.也明显优于对原始PSO进行传统变异的方法. |
| 关 键 词： | 粒子群优化算法 维变异算子 全局最优 |
| 文章编号： | 1671-8844(2005)04-079-05 |
| 修稿时间： | 2004年10月15 |
A PSO with dimension mutation operator |
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| FU Guo-jiang,WANG Shao-mei,LIU Shu-yan,LI Ning.A PSO with dimension mutation operator[J].Engineering Journal of Wuhan University,2005,38(4):79-83. | |
| Authors: | FU Guo-jiang WANG Shao-mei LIU Shu-yan LI Ning |
| Affiliation: | FU Guo-jiang~1,WANG Shao-mei~2,LIU Shu-yan~3,LI Ning~1 |
| Abstract: | A new particle swarm optimization with dimension mutation operator (PSODMO) is presented. According to this algorithm, the degrees of convergence of every dimension are calculated in every iteration from the beginning of mutation; the dimension of minimal convergent degree is mutated according to some probability; the positions of all particles in this dimension are distributed in the range (-x_ (max),x_(max)]) evenly. Comparative experiments on four multi-peak testing functions indicate that the PSODMO enhances the global searching ability and the probability of successful searching, and overcomes the original PSO's liability to convergence to local optimum.It is also superior to PSO with traditional mutation. |
| Keywords: | particle swarm optimization(PSO) dimension mutation global optimum |
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