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改进的基本粒子群优化算法
引用本文:王存睿,段晓东,刘向东,周福才.改进的基本粒子群优化算法[J].计算机工程,2004,30(21):35-37.
作者姓名:王存睿  段晓东  刘向东  周福才
作者单位:1. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
2. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;大连民族学院非线性信息技术研究所,大连,116600
3. 大连民族学院非线性信息技术研究所,大连,116600
基金项目:国家自然科学基金资助项目(69974008),辽宁省自然科学基金资助项目(20021069)
摘    要:提出一种基本粒子群算法(BPSO)改进方案,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心点和全局极值点,使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身的状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本粒子群算法.

关 键 词:粒子群  优化  进化计算  群智能  BPSO  基准函数
文章编号:1000-3428(2004)21-0035-03

A Modified Basic Particle Swarm Optimization Algorithm
WANG Cunrui,DUAN Xiaodong,LIU Xiangdong,ZHOU Fucai.A Modified Basic Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Computer Engineering,2004,30(21):35-37.
Authors:WANG Cunrui  DUAN Xiaodong    LIU Xiangdong  ZHOU Fucai
Affiliation:WANG Cunrui1,DUAN Xiaodong1,2,LIU Xiangdong2,ZHOU Fucai1
Abstract:In this paper, A new vector named the average local best position is proposed to replace the local best of the traditional velocity update rule. In the new way, one particle can acquire more information of the others to adjust its movement. Three benchmark are tested and show that the new algorithm is better than the traditional particle swarm optimization with both a better value found and a steady convergence.
Keywords:Particle swarm  Optimization  Evolutionary computation  Swarm intelligence
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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