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| 多峰函数寻优的微粒群算法 | |
| 引用本文： | 沈洪远,彭小奇,王俊年,胡志坤.多峰函数寻优的微粒群算法[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2005,20(3):78-81. |
| 作者姓名： | 沈洪远 彭小奇 王俊年 胡志坤 |
| 作者单位： | 1. 中南大学,能源与动力工程学院,湖南,长沙,411083;湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201 2. 中南大学,能源与动力工程学院,湖南,长沙,411083 3. 湖南科技大学,信息与电气工程学院,湖南,湘潭,411201;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,411083 4. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,411083 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（编号：50374079）;博士点基金资助项目（编号：20030533008） |
| 摘 要： | 某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9． |
| 关 键 词： | 微粒群算法 优化 全局最优 局部最优 多峰寻优 |
| 文章编号： | 1672-9102（2005）03-0078-04 |
| 收稿时间： | 2005-05-16 |
| 修稿时间： | 2005年5月16日 |
A multi-modality function optimization based on PSO algorithm |
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| SHEN Hong-yuan,PENG Xiao-qi,WANG Jun-nian,HU Zhi-kun.A multi-modality function optimization based on PSO algorithm[J].Journal of Hunan University of Science & Technology(Natural Science Editon),2005,20(3):78-81. | |
| Authors: | SHEN Hong-yuan PENG Xiao-qi WANG Jun-nian HU Zhi-kun |
| Institution: | 1. Institute of Energy and Power Engineering, Central South University, Changsha 410083, China;2. Institute of Information and Electrieal Engineering, Hunan University of Science and technology, Xiangtan 411201, China;3. Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China |
| Abstract: | The object of the optimization about some practice problem is that search for all local optimization value.That is a multi-modal function optimization.In order to resolve the multi-modal function optimization problem,this paper presents a reformed particle swarms optimization algorithm(multimodal function PSO Algorithm,MFPSO algorithm).As most as possible global factor of the PSO was decreased and local factor is increased.At the same time step changed is used to enhance variety of the particles.The principle and step of the MFPSO algorithm was given in the paper.The simulation experiment shows that the MFPSO algorithm possesses clear mechanism and simple operation.The MFPSO algorithm is successful in multimodal function optimization.The examples and compare with other optimization algorithms are given in the paper.1tab.,9refs. |
| Keywords: | particle swarms optimization algorithm optimization global optimization local optimization multimodality function optimization |
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