基于多种群多模型协同进化的粒子群优化算法

作者：徐冰纯; 葛洪伟; 王燕燕

来源：计算机工程, 2013, (05): 200-203+208.

• 粒子群优化算法
• 多种群
• 多模型
• 自适应动态惯性权重
• 协同进化 Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm
• multi-swarm
• multi-model
• adaptive dynamic inertia weight
• cooperative evolution

为克服标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部极值和优化精度较低的缺点,提出一种多种群多模型协同进化的粒子群优化(MSM-PSO)算法。将整个粒子群分成大小相等的3个分群,各分群采用不同的进化模型,分群间相互影响促进。同时采用自适应动态惯性权重,以保持种群多样性,降低陷入局部极值的概率。测试结果表明,该算法全局性能好、寻优精度高。

• 出版日期2013
• 单位江南大学