%0 Journal Article
%T 基于异构多种群策略的动态概率粒子群优化算法*
%A 倪庆剑
%A 邓建明
%A 邢汉承
%J 模式识别与人工智能
%P 146-152
%D 2014
%X 结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点，针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点，文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO。该算法在进化过程中保持多个子种群，每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化，子种群之间根据一定规律进行通信，从而保持整个种群内部的信息交流，进而协调DPPSO的勘探和开采能力。通过典型的Benchmark函数优化问题测试并分析基于异构多种群策略的DPPSO性能，结果显示，使用该策略的算法收敛速度较快，稳定性有较显著提高，具有较强的全局搜索能力。
%K 粒子群优化算法(PSO)
%K 动态概率粒子群优化算法(DPPSO)
%K 多种群策略
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9768.shtml