动态环境下分布式自适应粒子群优化算法 |
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引用本文: | 唐剑,史浩山,杨奇,邢云冰. 动态环境下分布式自适应粒子群优化算法[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(17) |
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作者姓名: | 唐剑 史浩山 杨奇 邢云冰 |
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作者单位: | 1. 西北工业大学电子信息学院,西安,710072;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077 2. 西北工业大学电子信息学院,西安,710072 |
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基金项目: | 国防基础研究项目,教育部博士点基金资助项目 |
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摘 要: | ![]() 针对现有粒子群算法的不足,提出一种基于微粒自身信息的环境变化检测方法,同时采用分布式处理模式,通过激活粒子群中的停滞粒子适应环境变化,不仅降低了的算法复杂度,而且提高了算法对复杂环境的自适应能力.对于有界连续函数,证明新算法能依概率收敛于全局极小点.应用抛物线函数和Rastrigin函数构造的复杂动态环境对该算法进行验证,并同APSO、D-PSO算法进行了对比.实验结果表明,在复杂的动态环境中,DAPSO算法具有更好的适应性.
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关 键 词: | 粒子群优化算法 动态环境 自适应粒子群优化算法 多样性粒子群优化算法 |
Distributed Adaptive Particle Swarm Optimizer in Dynamic Environments |
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Abstract: | ![]()
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Keywords: | Particle Swarm Optimization (PSO) dynamic environment Adaptive Particle Swarm Optimization Diversity-PSO |
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