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基于Lotka-Volterra 模型的双群协同竞争粒子群优化算法
引用本文:吴宪祥 郭宝龙 王娟. 基于Lotka-Volterra 模型的双群协同竞争粒子群优化算法[J]. 控制与决策, 2010, 25(11): 1619-1624
作者姓名:吴宪祥 郭宝龙 王娟
作者单位:1. 西安电子科技大学,机电工程学院,西安,710071
2. 空军工程大学,电讯工程学院,西安,710077
基金项目:国家863计划项项目,国家自然科学基金项目,中央高校基本科研业务费资助项目
摘    要:针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO).LVPSO算法借鉴种群生态学中著名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,讨论了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒子的多样性,提高了种群摆脱局部极值的能力.对5个典型基准测试函数进行优化实验表明,LVPSO在收敛速度和优化精度方面均有良好的表现.

关 键 词:粒子群优化  早熟收敛  Lotka-Volterra模型  多样性
收稿时间:2009-09-21
修稿时间:2009-12-25

Lotka-Volterra model based particle swarm optimization
WU Xian-xiang,GUO Bao-long,WANG Juan. Lotka-Volterra model based particle swarm optimization[J]. Control and Decision, 2010, 25(11): 1619-1624
Authors:WU Xian-xiang  GUO Bao-long  WANG Juan
Abstract:A particle swarm optimization algorithm inspired by Lotka-Volterra model(LVPSO) is proposed to avoid the
premature convergence problem. The famous Lotka-Volterra model in ecology is introduced into basic particle swarm
optimization algorithm, and two different cooperative-competitive schemes are discussed. The diversity of particles are
increased by intraspecific and interspecific competition, and the ability of particles breaking away from the local extremum
is improved remarkably. The experimental results show that the proposed LVPSO algorithm can converge in higher speed
and higher precision by optimizing five typical benchmark functions.
Keywords:Particle swarm optimization(PSO)|Premature convergence problem|Lotka-Volterra model|Diversity
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