计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (11): 3241-3244.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.11.3241
收稿日期:
2014-05-14
修回日期:
2014-06-30
出版日期:
2014-11-01
发布日期:
2014-12-01
通讯作者:
林国汉
作者简介:
基金资助:
江苏高校优势学科建设工程项目;中国博士后科学基金资助项目;湖南省自然科学基金资助项目
LIN Guohan1,2,ZHANG Jing2,LIU Zhaohua4
Received:
2014-05-14
Revised:
2014-06-30
Online:
2014-11-01
Published:
2014-12-01
Contact:
LIN Guohan
Supported by:
;China Postdoctoral Science Foundation
摘要:
针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛和后期搜索效率低的问题,提出一种利用种群平均信息和精英变异的粒子群优化算法——MEPSO算法。该算法引入粒子个体与群体的平均信息,利用粒子平均信息来提高算法全局搜索能力,并采用时变加速系数(TVAC)以平衡算法的局部搜索和全局搜索能力;在算法后期,采用精英学习策略对精英粒子进行柯西变异操作,以进一步提高算法的全局搜索能力,减少算法陷入局部最优的危险。在6个典型的复杂函数上与基本PSO(BPSO)算法、时变加速因子PSO(PSO-TVAC)算法、时变惯性权重PSO(PSO-TVIW)算法和小波变异PSO(HPSOWM)算法进行对比,MEPSO的均值与标准方差均优于对比算法,且寻优时间最短,可靠性更好。结果表明, MEPSO能较好地兼顾局部搜索和全局搜索能力,收敛速度快,收敛精度和搜索效率高。
中图分类号:
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