基于周期性演化策略的粒子群优化算法
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作者:
作者单位:

1. 江苏大学
2.

作者简介:

梅从立

通讯作者:

中图分类号:

TP18

基金项目:

国家自然科学基金;江苏高校自然科学基金


Particle swarm optimization based on periodic evolution strategy
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Affiliation:

Fund Project:

;Science Foundation of Jiangsu Universities

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    摘要:

    针对标准粒子群优化算法(PSO) 在寻优过程中容易出现早熟的问题, 提出一种基于周期性演化策略的
    粒子群优化算法. 该策略通过在速度更新方程中构建基于粒子群能量的粒子群最优值扰动项, 使得粒子群能量
    在演化过程中可以周期性变化. 相比标准PSO 算法, 当粒子群能量较大时, 能够增强局部搜索能力; 当粒子群能
    量较小时, 能够增强全局搜索能力. 典型优化问题的仿真结果表明, 所提出的算法与线性下降惯性权重粒子群优
    化(LWPSO) 和PSO 算法相比, 优化性能得到了显著提高.

    Abstract:

    To overcome the problem of premature convergence frequently appeared in standard particle swarm
    optimization(PSO) algorithm, an improved PSO algorithm based on periodic evolution strategy(PSO-PES) is proposed. Thus,
    the problem of premature convergence of the PSO algorithm is prevented. The local search ability and global search ability
    are enhanced by an adaptive function based on the information of velocities of the particles. Simulations results for several
    typical test functions show that PSO-PES possesses more powerful global search capabilities, better convergence rate and
    better performance of optimization.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

梅从立 张静 刘国海.基于周期性演化策略的粒子群优化算法[J].控制与决策,2012,27(9):1429-1432

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  • 收稿日期:2011-01-24
  • 最后修改日期:2011-10-31
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  • 在线发布日期: 2012-09-20
  • 出版日期:
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