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基于最佳粒子共享和分层搜索的并行粒子群优化算法
引用本文:丁鑫鑫,唐常杰,曾涛,张培颂,徐开阔,刘齐宏.基于最佳粒子共享和分层搜索的并行粒子群优化算法[J].四川大学学报(自然科学版),2008,45(4):799-803.
作者姓名:丁鑫鑫  唐常杰  曾涛  张培颂  徐开阔  刘齐宏
作者单位:四川大学计算机学院,成都,610065
摘    要:为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,本文提出了并行粒子群优化算法(BLP-SO).基本思想是并行机制 最佳粒子共享 分层搜索.主要工作包括(1)信息共享机制中引入了区域学习,使粒子更新能参考其他粒子的信息;(2)提出了粒子群两层划分模型,底层利于扩大搜索范围,上层利于全局精细搜索;(3)证明了关于粒子群和并行粒子群收敛性定理;(4)在4个基准函数上的优化实验表明,新方法比经典的IPPSO并行粒子群算法在解的精度上提高了51.93%到96.10%.

关 键 词:并行粒子群算法  最佳粒子共享  分层搜索
收稿时间:5/9/2007 12:00:00 AM

A parallel particle swarm optimization algorithm based on best particle-shared and layered search
DING Xin-Xin,TANG Chang-Jie,ZENG Tao,ZHANG Pei-Song,XU Kai-Kuo and LIU Qi-Hong.A parallel particle swarm optimization algorithm based on best particle-shared and layered search[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2008,45(4):799-803.
Authors:DING Xin-Xin  TANG Chang-Jie  ZENG Tao  ZHANG Pei-Song  XU Kai-Kuo and LIU Qi-Hong
Institution:College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University
Abstract:
Keywords:parallel particle swarm optimization    best particle-shared  layered search
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