一个求解约束优化问题的与可行基规则相结合的改进微粒群算法  

A Hybrid Improved Particle Swarm Optimization with a Feasibility-based Rule for Constrained Optimization

作　　者：刘国志[1] 杜翼辰[2] 

机构地区：[1]辽宁石油化工大学理学院信息与计算科学系,抚顺113001 [2]中山大学数学与计算科学学院,中山510006

出　　处：《长春理工大学学报（自然科学版）》2010年第1期156-158,共3页Journal of Changchun University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(50771052)

摘　　要：提出一个求解约束最优化问题的新的混合算法-与可行基规则相结合的改进的微粒群算法。与惩罚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域。利用5个基准测试函数进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束最优化问题的一个高效的算法。In this paper the hybrid improved particle swarm optimization（HIPSO） with a feasibility-based rule is proposed to solve constrained optimization problems. In contrast to the penalty function method,the rule requires no additional parameters and can guide the swarm to the feasible region quickly. Simulation and comparisons based on several well-studied benchmarks demonstrate the effectiveness,efficiency and robustness of the proposed HIPSO.

关 键 词：可行基规则 微粒群算法 约束最优化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]