改进的小生境粒子群优化算法  被引量:2

Improved Niche Particle Swarm Optimization

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作  者:李娜[1] 黄治国[2] 

机构地区:[1]中南民族大学计算机科学学院,湖北武汉430074 [2]河南工程学院软件学院,河南郑州451191

出  处:《软件导刊》2015年第2期45-47,共3页Software Guide

基  金:中央高校基本科研业务费专项资金项目(CZY13007)

摘  要:传统的小生境粒子群优化算法(NPSO)需要两个参数的输入,一个是判断子群合并的阈值,另一个是子群产生的阈值。参数设置的不当,将直接影响计算结果。引入一个函数判断两个点是否在同一座山峰上,以克服NPSO算法需要输入参数的弊端。在程序运行时,无须严格限定小生境的半径,也不需太多的先验知识。实验结果证明,该算法合理有效,能够能快速有效地找到多峰函数的全局最优点。This algorithm overcomes the other existing algorithm defects ,which is dependent on the initialization parame‐ters and the slow convergence .The new algorithm uses the same hill function to judge whether the niching subswarms are merged and the particles are absorbed by the subswarms or not .It improves searching ability of multiple solutions and makes significant improvement in searching efficiency and convergence speed .

关 键 词:小生境 NPSO算法 粒子群优化算法 多峰值函数 

分 类 号:TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

 

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