计算机科学与探索 ›› 2014, Vol. 8 ›› Issue (4): 506-512.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1312014
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张成兴+
ZHANG Chengxing+
摘要: 在群体智能算法中个体种群的多样性在进化后期逐渐消失,个体趋同性增加,因此粒子群算法的主要缺点是容易陷入局部最优值。提出了一种新的改进粒子群算法,该算法结合了压缩因子和综合信息策略,其中压缩因子可以平衡粒子群算法中的局部和全局搜索,综合信息可以较好地加强种群的多样性。改进后的粒子群算法与基本粒子群算法、自适应粒子群算法和压缩因子粒子群算法在7个测试函数上分别进行了精度对比测试、成功概率测试和收敛速度测试,结果表明新算法获得了较高的搜索精度和较快的收敛速度。