%0 Journal Article
%T 带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法
%A 周晓君
%A 阳春华
%A 桂卫华
%A 董天雪
%J 自动化学报
%P 1339-1347
%D 2014
%R 10.3724/SP.J.1004.2014.01339
%X ？标准粒子群优化算法的收敛分析表明，改变随机函数、个体历史最优，群体全局最优，有助于提高该算法的性能。为此，本文提出了一种带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法，即通过改变速度更新方程中的随机函数分布来调节粒子在迭代过程中飞向个体历史最优和群体全局最优的比重，通过对个体历史最优和群体全局最优进行变异来增强种群的搜索能力。实验结果证实了该算法的有效性。
%K 粒子群优化算法
%K 随机函数
%K 变异
%K 种群密度
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18405.shtml