一种混合搜索的粒子群算法  

Particle-swarm optimization algorithm with mixed search

作　　者：连志刚[1,2] 焦斌[1] 

机构地区：[1]上海电机学院电子信息学院,上海200240 [2]上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240

出　　处：《控制理论与应用》2010年第10期1404-1410,共7页Control Theory & Applications

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(09yjc630151);上海市科委基础研究重点资助项目(10JC1405800);上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(sdju200903);上海电机学院科研启动基金资助项目(09C403)

摘　　要：本文通过对粒子群算法个体极值、全局极值和种群极值的结合,提出一种混合搜索粒子群算法.用典型的非线性测试函数进行仿真,其实验数据和收敛曲线验证了该算法的有效性,具有快速收敛效果和寻优能力.A mixed search particle-swarm optimization algorithm（MSPSO） is proposed by combining the algorithms for individual optimization, global optimization and generation-population optimization. In the simulations by using benchmark non-linear test functions, experiment data and convergence curves show that this new algorithm is effective, rapidly convergent in optima search.

关 键 词：粒子群优化算法 混合搜索 优化 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]