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粒子群优化算法的信息共享策略

林川 冯全源

林川, 冯全源. 粒子群优化算法的信息共享策略[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(3): 437-441.
引用本文: 林川, 冯全源. 粒子群优化算法的信息共享策略[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(3): 437-441.
LIN Chuan, FENG Quanyuan. Information Sharing Strategies for Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(3): 437-441.
Citation: LIN Chuan, FENG Quanyuan. Information Sharing Strategies for Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(3): 437-441.

粒子群优化算法的信息共享策略

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(10876029)

国家863计划资助项目(2009AA01Z230)

详细信息
    作者简介:

    林川(1980- ),男,博士研究生,研究方向为计算智能、自适应信号处理等,E-mail:lin_langai@163.com

    通讯作者:

    冯全源(1963-),男,教授,博士,主要研究方向为移动天线与智能天线系统、微波器件等,E-mail:fengquanyuan@163.com

Information Sharing Strategies for Particle Swarm Optimization Algorithm

  • 摘要: 为寻求更有效的信息共享策略,分析了粒子群优化(PSO)算法的信息共享机制及由粒子个体最优位置构成的平衡点的作用.在此基础上,以标准PSO算法为原型,提出了4种使用不同信息共享策略的PSO算法,并用5个经典测试函数测试、比较了它们的性能.仿真结果表明,提出的前2种信息共享策略可以明显改善PSO算法的性能.基于PSO算法的理论分析和仿真结果,给出了一个好的信息共享策略应满足的条件:粒子应有选择地共享邻域个体的信息,以保证粒子群的平衡点具有良好的质量与多样性,同时又不过于随机地变化.

     

  • SHI Y,EBERHART R C.A modified particle swarm optimizer[C]//Pree.of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation.Anchorage:IEEE Press,1998:69-73.[2] 谢晓锋,张文俊,杨之廉.微粒群算法综述[J].控制与决策,2003,18(2):129-134.XIE Xiaofeng,ZHANG Wenjun,YANG Zhilian.Overview of particle swarm optimization[J].Control and Decision,2003,18(2):129-134.[3] KENNEDY J,MENDES R.Population structure and particle swarm performance[C]∥Proc.of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation.Honolulu:IEEE Press,2002:1671-1676.[4] JANSON S,MIDDENDORF M.A hierarchical particle swarm optimizer and its adaptive variant[J].IEEE Trans.on Systems.Man,and Cybernetics-Part B:Cybernectics,2005,35(6):1272-1282.[5] MENDES R,KENNEDY J.The fully informed particle swarm:simpler,maybe better[J].IEEE Trans.on Evolutionary Computation.2004,8(3):204-210.[6] KENNEDY J,MENDES R.Neighborhood topologies in fully informed and best-of-neighborhood particle swarm[J].IEEE Trans.on Systems,Man,and Cybernetics-Part C:Applications and Reviews,2006,36(4):5 15-5 19.[7] 林川,冯全源.一种新的自适应粒子群优化算法[J].计算机工程,2008,34(7):181-183.LIN Chuan.FENG Quanyuan.New adaptive particle swarm optimization algorithm[J].Computer Engineering,2008,34(7):181-183.[8] 林川,冯全源.基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法[J].西南交通大学学报,2007,42(6):665-669.LIN Chuan,FENG Quanyuan.Chaotic particle swarm optimization algorithm based on the essence of particle swarm[J].Journal of Southwest Jiaotong University,2007,42(6):665-669.[9] PERAM T,VEERAMACHANENI K,MOHAN C K.Fitness-distance-ratio based particle swarm optimization[C]//Proc.of the IEEE Swarm Intelligence Symposium.Indianapolis:IEEE Press,2003:174-181.[10] LIN Chuan,FENG Quanyuan.The standard particle swarm optimization algorithm convergence analysis and parameter selection[C]//Proc.of Third Int.Conf.on Natural Computation.Haikou:IEEE Press,2007:823-826.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-06-02
  • 刊出日期:  2009-06-20

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