基于文化进化的并行粒子群算法  

Parallel Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Cultural Evolution

作　　者：马慧民[1] 叶春明[2] 

机构地区：[1]上海电机学院经济管理学院,上海200245 [2]上海理工大学管理学院,上海200093

出　　处：《计算机工程》2008年第2期193-195,共3页Computer Engineering

基　　金：上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(29-017-2);上海市重点学科建设基金资助项目(T0502)

摘　　要：为了改善粒子群算法对大规模问题求解的性能,提出一种基于文化进化的并行粒子群算法,阐述了该算法的原理和具体实施方案。选取背包问题作为算法的应用对象,通过对仿真实例进行计算和结果比较,表明该算法在最优值、求解速度、稳定性等方面具有较好的效果。A Parallel Particle Swarm Optimization algorithm based on Cultural Evolution （PPSOCE） is proposed to improve the performance of particle swarm optimization for application to large-scale problem. The detailed realization of the method is illustrated. The example of other literatures is computed. By comparison result, it can be found that this proposed algorithm illustrates its higher searching efficiency and better stability.

关 键 词：文化进化 并行 粒子群算法 背包问题 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]