基于群能量恒定的粒子群优化算法

来源期刊：控制与决策2010年第2期

论文作者：王建林 薛尧予 于涛 马江宁

文章页码：269 - 549

关键词：粒子群优化算法;群体智能;能量恒定;

摘    要：针对标准粒子群优化（PSO）算法在寻优过程中容易出现早熟的情况,提出一种群能量恒定的粒子群优化（SEC-PSO）算法.算法根据粒子内能进行动态分群,对较优群体采取引入最差粒子的速度更新策略,对较差群体采取带有惩罚机制的速度更新策略,由其分担由于较优群体速度降低而产生的整群能量损失,从而有效地避免了PSO算法的早熟.典型优化问题的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,优化性能得到显著的提高.