智能微粒群算法  

Intelligent particle swarm optimization algorithm

作　　者：康琦[1] 张燕[1] 汪镭[1] 吴启迪[1] 

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院,上海200092

出　　处：《冶金自动化》2005年第4期5-9,43,共6页Metallurgical Industry Automation

基　　金：国家自然科学基金(7027103560104004);上海市启明星计划(03QG14053);国家973子项目(2002CB312202);上海市教育科学研究项目(A0401)。

摘　　要：微粒群算法是继蚁群算法之后提出的又一种新型的进化计算技术,具有典型的群体智能的特性。本文首先介绍微粒群算法,然后在对算法的关键参数进行分析的基础上,从算法的离散二进制表示、参数选择与设计、群体组织与进化以及混合微粒群算法等方面对国内外微粒群算法的研究进展进行综述。Particle swarm optimization (PSO) with the typical characteristic of swarm intelligence is a kind of novel evolution algorithm after ant colony algorithm. First,PSO algorithm was introduced.Then,on the basis of the critical parameters analysis, the research progress on PSO algorithm was summarized in such as- pects as discrete binary expression, parameter selection and design, organization and evolution of popula- tion, hybrid PSO algorithm etc.

关 键 词：进化计算 微粒群算法 算法改进综述 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]