计算机与现代化

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一种改进的粒子群优化算法

  

  1. 1.东莞理工学院城市学院,广东东莞523419;
    2.深圳大学智能计算科学研究所,广东深圳518060
  • 收稿日期:2014-11-06 出版日期:2015-03-23 发布日期:2015-03-26
  • 作者简介:徐生兵(1980-),男,湖北京山人,东莞理工学院城市学院讲师,硕士,研究方向:智能计算及其应用; 夏文杰(1981-),男,湖北浠水人,讲师,硕士,研究方向:计算机专色油墨配色理论及实现; 冯纪强(1979-),男,山东平邑人,深圳大学智能计算科学研究所讲师,博士,研究方向:智能计算理论研究及其在信息科学中的应用。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61401283); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20134408110001); 深圳大学科研基金资助面上项目(201214); 东莞理工学院城市学院青年发展基金资助项目(201313)

A Modified Particle Swarm Optimization Algorithm

  1. 1. City College of Dongguan University of Technology, Dongguan 523419, China;
    2. Institute of Intelligent Computing Science, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China
  • Received:2014-11-06 Online:2015-03-23 Published:2015-03-26

摘要: 针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度不高的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,该算法在粒子陷入局部最优时,对聚集在种群全局最优位置附近的粒子进行变异。通过测试6个复杂函数的结果以及计算机配色模型求解实验,表明改进的粒子群优化算法优化效果远远优于2种典型的粒子群算法,新算法收敛精度高,收敛速度快,且有效预防了早熟现象。

关键词: 粒子群优化, 惯性权重, 全局搜索, 早熟, 变异

Abstract: In order to overcome the disadvantages of particle swarm optimization algorithm such as premature, bad searching capability, a Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) algorithm was proposed. In this algorithm, when particles fall into the local extreme area, the particles, which gathered at the global optimal particle of the swarm, would have a mutation. Then test results of six complex benchmark functions and computer color matching model indicate that MPSO is superior to other two classic PSOs, which has high convergence precision, fast convergence speed and prevents particle premature effectively.

Key words: particle swarm optimization, inertia weight, global exploration; premature, mutation

中图分类号: