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基于不同进化模型的双群交换微粒群优化算法
引用本文:吴烈阳,孙辉,白明明. 基于不同进化模型的双群交换微粒群优化算法[J]. 南昌水专学报, 2008, 27(4)
作者姓名:吴烈阳  孙辉  白明明
作者单位:南昌航空大学计算机学院,江西,南昌,330063;南昌工程学院计算机科学与技术系,江西,南昌,330099
基金项目:国家自然科学基金,江西省自然科学基金,江西省教育厅科研基金
摘    要:针对标准微粒群优化算法(PSO)在全局优化过程中容易陷入局部极值的问题,分析了标准微粒群优化算法早熟收敛的原因,提出了一种新的基于不同进化模型的双群交换技术的改进微粒群优化算法.该方法将微粒分成两个大小相同的分群,其中第一分群采用标准PSO模型进化,第二分群采用cognition only模型进化.两个分群每选代一次后,将第一分群的适应值最差的微粒与第二分群的适应值最优的微粒进行交换,以提高种群的多样性,改善算法的收敛性.与其它双群算法相比,该算法概念简单,程序实现容易.与标准微粒群优化算法相比.全局寻优能力更强,函数测试结果表明,提出的双群交换微粒群优化算法的收敛性能明显优于标准PSO算法.

关 键 词:微粒群优化算法  种群多样性  优化

Particle swarm optimization algorithm of two sub-swarms exchange based on different evolvement model
WU Lie-yang,SUN Hui,BAI Ming-ming. Particle swarm optimization algorithm of two sub-swarms exchange based on different evolvement model[J]. Journal of Nanchang College of Water Conservancy and Hydroelectric Power, 2008, 27(4)
Authors:WU Lie-yang  SUN Hui  BAI Ming-ming
Abstract:
Keywords:
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