一种基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法  

Hybrid particle swarm optimization algorithm based on global inferior-substitution strategy

作　　者：贺毅朝[1] 寇应展[2] 陈致明[2] 

机构地区：[1]石家庄经济学院信息工程系,石家庄050031 [2]军械工程学院计算机工程系,石家庄050003

出　　处：《计算机应用研究》2007年第8期75-78,共4页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60471022)

摘　　要：提出一种改进的粒子群优化算法——基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO)。GTPSO在保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性。数值计算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题,GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算法和粒子群优化算法。This paper proposed a modified PSO ： hybrid particle swarm optimization based on global inferior-substitution strate- gy（GTPSO）. GTPSO not only kept the virtue that the convergence velocity of PSO was faster, but also had the diversity and stronger of GuoA. The numerical results show that GTPSO is more superior to PSO and GuoA for complex and non-convex multimodel function optimizaion problems,

关 键 词：粒子群优化算法 郭涛算法 全局劣汰策略 基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]