粒子群算法在求解数学建模最优化问题中的应用  

Application of particle swarm optimization to solve optimization problem in mathematics modeling

作　　者：王先超[1] 韩波[2] 张开银[3] 孙娓娓[1] 王春生[1] 王志刚[1] 杨利峰[4] 

机构地区：[1]阜阳师范学院数学与统计学院,安徽阜阳236037 [2]阜阳师范学院计算机与信息工程学院,安徽阜阳236037 [3]阜阳师范学院物理与电子工程学院,安徽阜阳236037 [4]阜阳师范学院经济学院,安徽阜阳236037

出　　处：《阜阳师范学院学报（自然科学版）》2016年第2期117-121,共5页Journal of Fuyang Normal University(Natural Science)

基　　金：安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2015A191;KJ2015A182);安徽省质量工程项目(2014zy138);阜阳师范学院质量工程项目(2013ZYSD05;2014JXTD01)资助

摘　　要：最优化问题是数学建模常见问题之一。本文探讨了如何用群集智能算法粒子群算法求解最优化问题。并分别通过无约束和有约束条件的最优化问题实例来讨论用粒子群算法求解这类问题的一般步骤。结果显示PSO算法具有收敛速度快等优势。Optimization problem is one of the common problems of mathematical modeling. This paper explores how to solve these problems by the use of the particle swarm optimization（PSO） algorithm. At the same time, it discusses the general steps to solve optimization problems by PSO, demonstrating two examples with unconstrained and constrained conditions, respectively. The results illustrate that PSO has the advantages such as fast convergence rate.

关 键 词：粒子群算法 数学建模 局部最优解 全局最优解 

分 类 号：G652[文化科学—教育学]