Release time:2018-06-04   Hits:

Affiliation of Author(s):交通运输学院

Journal:计算机工程与应用

Funded by:教育部科技项目

Key Words:粒子群优化算法；人工生命；基于仿真的优化；参数选取；早熟；基于主体的建模和仿真

Abstract:粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法参数较少、搜索机制简单，故一直是智能优化算法研究和应用的重点。然而PSO 有易早熟、搜索精度不高及搜索性能对参数依赖性强的缺陷。针对此特点，在基于仿真的优化框架下，基于多Agent 对融合传统全局最佳和局部最佳的PSO算法人工生命模型进行了仿真，以混合优化算法为计算引擎，对PSO的参数选取进行了重点讨论。利用一系列benchmark 函数为例，进行了仿真优化实验和分析，取得了较为满意的结果，从而说明了本思想方法的可行性与可信性。

Indexed by:Journal paper

Document Code:5118

Volume:47

Issue:33

Page Number:30-35

Number of Words:1

ISSN No.:1002-8331

Translation or Not:no

CN No.:11-2127/TP

Date of Publication:2011-11-21