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改进的粒子群算法
引用本文:宋继红. 改进的粒子群算法[J]. 长春大学学报, 2011, 0(10): 8-11
作者姓名:宋继红
作者单位:长春大学电子信息工程学院;
摘    要:
为了改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强,收敛较慢的问题,提出了基于退火思想的改进的粒子群优化算法,新的算法更有利于粒子发现问题的全局最优解。通过对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性。

关 键 词:粒子群算法  模拟退火  优化

Improved Particle Swarm Optimization
SONG Ji-hong. Improved Particle Swarm Optimization[J]. Journal of Changchun University, 2011, 0(10): 8-11
Authors:SONG Ji-hong
Affiliation:SONG Ji-hong(College of Electronic Information Engineering,Changchun University,Changchun 130022,China)
Abstract:
To improve the searching performance of particle swarm optimization,in accordance with problems of the strong randomness and slow convergence of the original algorithms,this paper presents an annealing-based improved particle swarm optimization,which is helpful for searching the global optimal solution.Through measuring and calculating classical functions,it is shown that the method is efficient and feasible.
Keywords:particle swarm optimization  simulation annealing  optimization  
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