本文選題：區(qū)域分割　切入點：信息交叉　出處：《電子學(xué)報》2017年08期

【摘要】：為了提高粒子群算法(PSO)的收斂性及多樣性,提出一種基于區(qū)域分割的自適應(yīng)變異粒子群算法(RSVPSO).算法采用區(qū)域分割的思想,利用粒子間信息交叉,使粒子搜索區(qū)間快速縮小;同時在迭代后期與自適應(yīng)變異策略相結(jié)合,提高粒子跳出局部最優(yōu)陷阱的能力和增強粒子多樣性,達到尋優(yōu)的目的.將所提出的算法應(yīng)用于8個測試函數(shù),并與精英免疫克隆選擇的協(xié)同進化粒子群等算法進行比較,結(jié)果表明,新算法在收斂速度、搜索精度及尋優(yōu)效率等方面有較大提高.
[Abstract]:In order to improve the convergence and diversity of particle swarm optimization (PSO), an adaptive mutation particle swarm optimization (RSVPSO) based on region segmentation is proposed.The algorithm adopts the idea of region segmentation and makes use of the intersection of information between particles to reduce the searching interval of particles quickly. At the same time, the algorithm combines with adaptive mutation strategy in the late iteration to improve the ability of particles to jump out of the local optimal trap and enhance the diversity of particles.To achieve the goal of searching for the best.The proposed algorithm is applied to eight test functions and compared with the co-evolutionary particle swarm optimization algorithm selected by elitist immune clone. The results show that the new algorithm can improve the convergence speed, search accuracy and optimization efficiency.
【作者單位】： 湖北大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)工程研究所;黃岡師范學(xué)院電子信息學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計劃(No.2015BAK03B02)
【分類號】：TP18

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本文編號：1723352