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约束优化问题的改进粒子群优化算法
  • ISSN号：1673-5196
  • 期刊名称：《兰州理工大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]北方民族大学信息与系统科学研究所,宁夏银川750021
  • 相关基金：国家自然科学基金（60962006）; 宁夏自然科学基金（NZ0848）
作者： 雷翻翻[1], 高岳林[1]
关键词： 全局优化, 约束优化, 粒子群优化, 惩罚函数, 可行基规则, global optimization, constrained optimization, particle swarm optimization, penalty function, feasibility-based rule
中文摘要：

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局优化算法.

英文摘要：

An improved particle swarm optimization algorithm was proposed for solving constrained optimization problems.In this algorithm,the influence of current global optimal particle and current individual optimal particles on particle swarm search ability was much more take into considering,and the updated velocity formula was modified,Then the modified feasibility-based rule was used to update the individual optimal and global maximum,so that the infeasible particles were guided to become feasible ones in order to increase the diversity of population and improve the global search ability.Numerical simulation showed that this algorithm was a global optimization algorithm with higher efficiency,stability,and computation accuracy.

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期刊信息
  • 《兰州理工大学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:甘肃省教委
  • 主办单位:兰州理工大学
  • 主编：李有堂
  • 地址：甘肃省兰州市兰工坪路287号
  • 邮编：730050
  • 邮箱：journal@lut.cn
  • 电话：0931-2756301
  • 国际标准刊号：ISSN：1673-5196
  • 国内统一刊号：ISSN：62-1081/T
  • 邮发代号:54-72
  • 获奖情况:
  • 甘肃高等校优秀学术期刊,全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技期刊评...,第二届国家期刊奖百种重点期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:6651