%0 Journal Article
%T 一种多尺度协同变异的粒子群优化算法
%A 陶新民？
%A 刘福荣？
%A 刘玉？
%A 童智靖？
%J 软件学报
%P 1805-1815
%D 2012
%R 10.3724/SP.J.1001.2012.04128
%X 为了改善粒子群算法易早熟收敛、精度低等缺点,提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子实现全局最优解空间的快速定位;随着适应值的提升,变异尺度随之降低;最终在算法后期阶段,利用小尺度变异算子完成局部精确解空间的搜索.将算法应用6个典型复杂函数优化问题,并同其他带变异操作的pso算法比较,结果表明,该算法在收敛速度及稳定性上有显著提高.
%K 粒子群算法
%K 早熟收敛
%K 多尺度
%K 协同变异
%K 适应度
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4128&flag=1