群核进化粒子群优化方法  

Swarm-Core Evolutionary Particle Swarm Optimization

作　　者：窦全胜[1] 周春光[1] 马铭[1] 刘全[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012

出　　处：《计算机科学》2005年第8期134-137,共4页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(批准号:60175024);教育部"符号计算与知识工程"重点实验资助

摘　　要：粒子群优化方法(PSO Particle Swarm Optimization)是由 Kennedy和 Eberhart 于 1995年提出的进化计算技术,并成功应用于各类优化问题。其基本思想源于对鸟群捕食等群体行为的研究。本文对标准PSO方法进行了分析,给出了“群核”(Swarm-Core)的概念,并在此基础上,提出了群核进化粒子群优化方法(Swarm-Core EvolutionaryParticle Swarm Optimization,SCEPSO),同时把该方法与其它版本PSO方法进行了比较。试验结果表明:在相同环境下,SCEPSO方法能较好地克服传统PSO方法中的不足,测试结果较其它几个版本的PSO方法有很大提高,是非常有效的。Particle Swarm Optimization （PSO） method is proposed by Kennedy and Eberhart in 1995, it can be used to solve a wide array of different optimization problem. The PSO idea is inspired by natural concepts such as fish schooling, bird flocking and human social relations. This paper analyzes the traditional PSO method deeply and defines the concept of “Swarm-Core”, based on this concept,Swarm-Core Evolutionary Particle Swarm Optimization （SCEPSO） is proposed,at the same time compares SCEPSO method with other version PSO method under the same condition, the experimental results show that SCEPSO method is very effective and better than other version PSO method obviously.

关 键 词：粒子群方法 最优化问题 粒子群优化 进化 SWARM PSO 计算技术 优化问题 群体行为 版本 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] Q111[自动化与计算机技术—控制科学与工程]