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差分进化微粒群优化算法-DEPSO
引用本文:贺安坤,苗良.差分进化微粒群优化算法-DEPSO[J].微计算机信息,2006,22(36):284-286.
作者姓名:贺安坤  苗良
作者单位:271018,山东农业大学信息学院计算机系
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:微粒群优化算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,因进化后期微粒多样性的降低导致算法早熟收敛.文章提出的差分进化微粒群优化算法(DEPSO),拓宽了微粒信息传递的途径,增加了微粒的多样性,保证了算法的全局收敛.实验结果表明,DEPSO比PSO有更好的性能.

关 键 词:差分进化微粒群优化算法  多样性  收敛性
文章编号:1008-0570(2006)12-3-0284-03
修稿时间:2006年7月28日

A Differential Evolution Particle Swarm Optimizer-DEPSO
HE ANKUN,MIAO LIANG.A Differential Evolution Particle Swarm Optimizer-DEPSO[J].Control & Automation,2006,22(36):284-286.
Authors:HE ANKUN  MIAO LIANG
Affiliation:HE ANKUN MIAO LIANG
Abstract:Particle swarm optimization algorithm is a new evolutionary computation technology and exhibits good performance on opti- mization.However the algorithm,to the highly dimentions and highly muti- modal function,will fall into premature covergence due to the decrease of poputation diversity in the evolution later.This paper intoduce a differential evolution particle swarm optimizer(DEPSO) which enlarge the tansfering approach of the particles information and increase the particles diversity and guarantee global covergence. Experiments on benchmark functions shows DEPSO outperform basic PSO.
Keywords:differential evolution particle swarm optimizer  diversity  covergence
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