一种改进的全局粒子群优化算法

发布时间：2017-10-13 12:54

  本文关键词：一种改进的全局粒子群优化算法

  更多相关文章： 粒子群优化算法 开采能力 搜索能力 收敛速度 显著性

【摘要】：为了改善粒子群优化算法的优化性能,提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO)算法.该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略,使算法减少陷入局部极值的可能性,同时以一定概率对全局最优粒子进行摄动操作,加快算法收敛.与其他智能算法相比较,测试结果从寻优精度、收敛速度和非参数统计显著性方面验证了IGPSO算法的有效性.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;辽宁省交通高等专科学校信息工程系;
【关键词】： 粒子群优化算法 开采能力 搜索能力 收敛速度 显著性
【基金】：国家自然科学基金项目(61403174) 辽宁省博士科研启动基金项目(201205118)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群优化算法(PSO)是Kennedy等[1]受到鸟群飞行及觅食行为的启发提出的一种智能优化算法.该算法结构简单,可操作性强,便于实现,得到了许多学者的关注和研究.粒子群算法至今已成功地应用到许多复杂的实际优化问题中,如随机作业车间调度问题[2]、太阳能光伏系统[3]、经济

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本文编号：1024964