一种基于竞选领导策略的改进粒子群算法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李童

作者： 李童;毛力;吴滨;杨弘;肖炜

作者机构：

关键词： 粒子群优化算法;竞选领导;细菌觅食算法;Metropolis准则

期刊名称： 计算机工程与应用

ISSN： 1002-8331

年卷期： 2014 年 50 卷 20 期

页码： 36-40

收录情况： CSCD

摘要： 针对标准粒子群算法由于粒子多样性的大量丧失而导致的算法易陷入局部最优解,收敛精度不高的问题,提出一种基于竞选领导策略的改进粒子群算法,该算法在全局最优粒子的领导能力丧失时,通过引进细菌觅食算法的趋化算子对精英粒子进行优化,然后选出更具领导能力的粒子作为新的领导粒子来带领种群跳出局部最优解,以增强算法的全局搜索能力。通过四个典型函数的测试,结果表明改进算法在较好保留了标准粒子群算法快速收敛优点的前提下,有效地预防了早熟现象的产生,提高了收敛精度。

分类号： TP18

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