基于禁忌搜索的自适应粒子群算法OACSTPCD
Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Tabu Search
针对惯性权重线性递减粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种基于Sigmoid函数和.聚集距离变化率改变惯性权重的方法.为了解决算法后期易陷入局部最优的缺点,在算法后期引入了具有记忆能力的禁忌搜索算法.改进后的算法不仅综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性的优点,而且还具有禁忌搜索局部寻优的能力.测试函数仿真结果表明,改进后的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高.
丁华福;姜晓伟;王丽雪
哈尔滨工业大学,计算机学院,黑龙江,哈尔滨,150001哈尔滨理工大学,计算机学院,黑龙江,哈尔滨,150080黑龙江省农垦管理干部学院,黑龙江,哈尔滨,150090
信息技术与安全科学
粒子群惯性权重禁忌搜索
《计算机技术与发展》 2010 (4)
140-143,4
国家自然科学基金重点项订(60736014)
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