基于数论方法的微粒群算法  

Particle Swarm Optimization Based on Number-theoretic Method

作　　者：米利波[1] 谭立伟[2] 

机构地区：[1]重庆文理学院教育技术中心,重庆永川402160 [2]重庆文理学院数学与计算机科学系,重庆永川402168

出　　处：《计算机科学》2008年第4期149-150,共2页Computer Science

基　　金：重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ061203);重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ061201)资助

摘　　要：为了改进微粒群优化算法的结果,用数论网格法初始化微粒群的初始位置,对位于当前全局最优点的微粒重新初始化,最后用一种爬行算法求精微粒群寻优的结果。实验表明,改进后的算法能克服标准微粒群算法的困难,获得更好的结果。An improved particle swarm optimization algorithm is proposed. Number-theoretic method is used to initialize the particles position. The particle locates on the current global minimum is re-initialized during the algorithm. In the end the result of PSO is fined by a method named creeping algorithm. The experiments manifest that the improved algorithm can get the better results.

关 键 词：数论网格法 微粒群算法 最优化 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] O156.7[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]