文献类型：期刊文章

作　　者：介婧[1] 曾建潮[2] 韩崇昭[1]

机构地区：[1]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049 [2]太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所,太原030024

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(60674104);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2006AA01Z126);山西省自然科学基金项目(2007011046)

年　　份：2008

卷　　号：45

期　　号：3

起止页码：464-471

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：微粒群算法是一种新型的群智能算法,已被广泛用于各种复杂优化问题的求解,但算法依然面临着过早收敛问题.为克服算法的早熟问题,提出了自组织微粒群算法.将微粒群体视为自组织系统,引入负反馈机制.群体多样性是影响微粒群算法全局优化性能的关键因素,把群体多样性作为个体微粒可感知的群体动态信息,用于动态调整惯性权重或加速度系数,通过不同的特性参数实现微粒的集聚或分散,使群体维持适当的多样性水平以利于全局搜索.用于复杂函数优化问题的求解,并与其他典型改进算法进行了性能比较.仿真结果表明,基于多样性控制的自组织微粒群算法可以有效避免早熟问题,提高微粒群算法求解复杂函数的全局优化性能.

关 键 词：群智能 微粒群算法 群体多样性  反馈控制 早熟 自组织

分 类 号：TP18]