粒子群优化算法综述

被引：688

作者：

杨维

李歧强

机构：

[1] 山东大学控制科学与工程学院

[2] 山东大学控制科学与工程学院济南

来源：

关键词：

群体智能; 演化算法; 粒子群优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP3016 [];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

粒子群优化 (PSO)算法是一种新兴的优化技术 ,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现 ,可调参数少 ,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等 ,并对其未来的研究提出了一些建议

引用

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页数：8

共 4 条

[1] 基于空间收缩的并行演化算法 [J].

王涛 ;

李歧强 .

[2] 粒子群优化算法 [J].

李爱国 ;

覃征 ;

鲍复民 ;

贺升平 ;

不详 .

徐海 ;

刘石 ;

马勇 ;

蓝鸿翔 .

[4]

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