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基于退火策略的粒子群优化算法

Particle Swarm Optimization with Simulated Annealing Strategy

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【Author】 Hou zhi-rong Lü zhen-su school of information science and engineering ,lanzhou university. Gansu Lanzhou 730000 ,China

【机构】兰州大学信息科学与工程学院；

【摘要】本文将粒子群优化算法(PSO)与模拟退火算法(SA)相结合,提出了一种新的混合优化算法- 基于退火策略的粒子群优化算法(SAPSO)。该算法综合了粒子群优化算法的并行搜索能力与模拟退火算法的概率突跳特性。对几种典型的函数测试结果表明:本文算法的全局收敛性能得到显著改善,并且能够有效地克服早熟收敛问题。更多还原

【Abstract】 In this paper ,based on the combination of particle swarm optimization (PSO)and simulated annealing algorithm(SA),we proposed a new hybrid evolutionary algorithm, to improve the global search performance of the basic PSO. The experimental results show that this algorithm has great advantage of convergence property over genetic algorithm and the basic PSO,especially for multimodal funtions with many local minima.更多还原

【关键词】粒子群；模拟退火；混合优化；早熟收敛；
【Key words】 Swarm Optimization Adaptive mutation Premature convergence；

【基金】甘肃省自然科学基金(ZS011-A25-016-G)资助项目

【会议录名称】 2003年中国智能自动化会议论文集（下册）

【会议名称】2003年中国智能自动化会议

【会议时间】2003-12
【会议地点】中国香港
【分类号】TP301.6

【主办单位】中国自动化学会智能自动化专业委员会

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