层次学习骨干粒子群优化算法
CSTR:
作者:
作者单位:

(1.安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032,;2. 安徽工业大学数理科学与工程学院,安徽马鞍山243032)

作者简介:

申元霞(1979-), 女, 副教授, 博士, 从事智能计算、智能信息处理等研究;陈健(1993-), 男, 硕士生, 从事群体智能算法、图像处理的研究

通讯作者:

SHEN Yuan-xia,E-mail:yuanxiashen@163.com)

中图分类号:

TP301.6

基金项目:

国家自然科学基金项目(61300059, 61502010)


Hierarchical learning bare-bones particle swarm optimization algorithm
Author:
Affiliation:

(1. School of Computer Science and Technology,Anhui University of Technology,Maanshan243032,China.;2. School of Mathematics & Physics,Anhui University of Technology,Maanshan243032,China.)

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    摘要:

    对骨干粒子群优化(BPSO)种群多样性迅速丧失的原因进行分析, 提出层次学习骨干粒子群优化算法以克服早熟现象.该算法中粒子依不同的学习概率向粒子自身的最优粒子、优胜粒子 和群体最优粒子学习, 该机制使群体实现不同层次的搜索并有效维持群体的多样性.此外, 群体最优粒子依概率采用跳跃策略以增强逃逸 能力或采用扰动策略以提高解的质量.将所提出的算法与多种改进的粒子群优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法的综合表现优于其他算法.

    Abstract:

    The reasons for the fast loss of population diversity in bare-bones particle swarm optimization(BPSO) are analyzed, and a hierarchical learning BPSO(HLBPSO) is developed to avoid the premature convergence.In the HLBPSO, each particle can learn from the personal best(pbest) particle, the superior particle and the global best(gbest) particle according to the learning probability.The learning mechanisms can provide hierarchical searching for maintaining the swarm diversity.Moreover, the gbest particle adopts the jump strategy to strengthen the escape ability and the disturbance strategy to improve the quality of the solutions.The experimental results show that the proposed method significantly outperforms the state-of-the-art PSO algorithms in terms of convergence speed and solution accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

申元霞,陈健,曾传华,等.层次学习骨干粒子群优化算法[J].控制与决策,2016,31(12):2183-2188

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  • 收稿日期:2015-12-22
  • 最后修改日期:2015-12-22
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-12-19
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