PSO优化算法演变及其融合策略  

Evolvement of Particle Swarm Optimization and its combination strategy

作　　者：雷秀娟[1] 史忠科[2] 周亦鹏[2] 

机构地区：[1]陕西师范大学计算机科学学院,西安710062 [2]西北工业大学自动化学院,西安710072

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第7期90-92,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：教育部高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目

摘　　要：分析了粒子群优化算法公式的演变以及相关参数,包括基本算法、加惯性权重的PSO以及加收缩因子的PSO。并对它与其它智能算法(模拟退火、遗传算法、蚁群算法等)的融合进行了探讨,指出目前PSO的数学研究范畴仅限于收敛性的研究。This paper analyzes the evolvement of Particle Swarm Optimization and related parameters,including basic algorithm, PSO with inertia weight and PSO with constriction factor,then discusses the combination strategy with other intelligent methods （simulated annealing,genetic algorithm,ant colony optimization） and points out the research about mathematics field of PSO is the convergence.

关 键 词：粒子群优化 模拟退火 遗传算子 蚁群优化算法 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]