一种改进的全局粒子群优化算法
来源期刊：控制与决策2016年第7期
论文作者：王皓 欧阳海滨 高立群
文章页码：1161 - 1168
关键词：粒子群优化算法;开采能力;搜索能力;收敛速度;显著性;
摘 要：为了改善粒子群优化算法的优化性能,提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO)算法.该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略,使算法减少陷入局部极值的可能性,同时以一定概率对全局最优粒子进行摄动操作,加快算法收敛.与其他智能算法相比较,测试结果从寻优精度、收敛速度和非参数统计显著性方面验证了IGPSO算法的有效性.
王皓1,2，欧阳海滨1，高立群1
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 辽宁省交通高等专科学校信息工程系
摘 要：为了改善粒子群优化算法的优化性能,提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO)算法.该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略,使算法减少陷入局部极值的可能性,同时以一定概率对全局最优粒子进行摄动操作,加快算法收敛.与其他智能算法相比较,测试结果从寻优精度、收敛速度和非参数统计显著性方面验证了IGPSO算法的有效性.
关键词：粒子群优化算法;开采能力;搜索能力;收敛速度;显著性;
