简化粒子群优化算法改进研究  

Study of simplified particle swarm optimization(sPSO) algorithm

作　　者：吴磊[1] 许榕生[1,2] 

机构地区：[1]福州大学数学和计算机科学学院,福建福州350002 [2]中国科学院高能物理研究所计算中心,北京100049

出　　处：《福建工程学院学报》2008年第6期737-741,共5页Journal of Fujian University of Technology

基　　金：国家863计划项目(2006AA01Z410);福建省科技计划重点项目(2007H0023)

摘　　要：简化粒子群优化算法(sPSO)去掉了PSO中的速度项,使算法性能有了显著提高。文章以该算法为基础,讨论了sPSO的改进方向,然后提出了惯性权值优化的简化粒子群优化算法(wsPSO)以及带极值扰动和惯性权值优化的简化粒子群优化算法(wtsPSO),并通过实验验证了改进的有效性节。Simplified particle swarm optimization （sPSO） algorithm improved the performance of PSO markedly by removing the speed term of PSO. The improvement directions of sPSO were studied. Inertia weight optimizing sPSO （wsPSO） and extreme disturbance and inertia optimizing sPSO （wtsPSO） algorithms were presented. The effectiveness of wsPSO and wtsPSO was verified by experiments.

关 键 词：粒子群优化算法 惯性权值 极值扰动 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]