改进的微粒群优化算法  

作　　者：夏小翔[1] 

机构地区：[1]鄂州职业大学计算机系

出　　处：《鄂州大学学报》2011年第5期5-7,21,共4页Journal of Ezhou University

基　　金：鄂州职业大学青年科研项目(2009qn02)

摘　　要：该文针对基本微粒群算法(Particle Swarm Optimizaton,简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种改善粒子活性的改进微粒群(IPSO)算法。当粒子逐步失去活性时,对粒子按一定的概率重新以一定的方式进行赋值,达到激活该粒子的目的,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过函数优化测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够有效、稳定地提高函数优化精度。

关 键 词：微粒群算法 进化算法 人工生命 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]