粒子群算法研究与展望  

Research of Particle Swarm Optimization Algorithm

作　　者：邓伟林[1] 胡桂武[2] 

机构地区：[1]广东轻工职业技术学院计算机系 [2]广东商学院数学与计算科学系,广州510320

出　　处：《现代计算机》2006年第11期12-15,共4页Modern Computer

摘　　要：介绍了基本粒子群算法,归纳了粒子群算法的研究现状和改进,包括:增加惯性因子的改进;基于收敛性分析的改进;导入其他演化算法思想的改进;建立非数值问题模型的改进。简要分析了PSO算法的应用。最后对PSO的研究现状做出总结和展望,提出未来的几个研究热点。Particle swarm optimization algorithm is introduced. Development and improvement of the PSO such as inertia weight, convergence-based, evolutionary operator, new model for discrete problem are reviewed. Its applications are discussed. At last, the researeh of the PSO is summarized and future research issues are pointed out.

关 键 词：粒子群算法 群体智能 演化计算 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]