融合PSO算法思想的进化算法

山东大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (5): 34-40.

融合PSO算法思想的进化算法

刘建华1,2, 黄添强2, 严晓明2

1.福建工程学院计算机与信息系,福建福州 350007
2福建师范大学数学与计算机科学学院,福建福州350007

收稿日期:2010-04-22 出版日期:2010-10-16 发布日期:2010-04-22
作者简介:刘建华(1967- ) 男，江西安福人，副教授，博士，研究方向为进化计算、数据挖掘等.E-mail:jhliu@fjnu.edu.cn
基金资助:
福建省自然科学基金资助项目(2008J04004)

Evolutionary algorithm based on idea of particle swarm optimization

LIU Jianhua1,2， HUANG Tiangqiang2， YAN Xiaoming2

1.Departmetn of Computer and Information, Fujian University of Technology, Fuzhou 350007, China
2.School of Mathematics and Computer Science, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China

Received:2010-04-22 Online:2010-10-16 Published:2010-04-22

摘要/Abstract

摘要：

粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是仿真于生物群体的社会行为的一种智能优化算法,其原始形式难以体现数学的直观性和本质性。然而，在简化算法原始模型的基础上,PSO算法的理论分析得到其数学模型,并且说明了其是一个迭代进化系统。利用PSO算法的数学模型代替标准PSO算法速度及位置的迭代公式,并选择适当的参数,从而构造了一种新的进化算法。新的进化算法形式更能直接体现PSO算法的数学思想。经仿真试验表明,新的进化算法效果不差于标准PSO算法,并且参数少且容易分析。

关键词: 粒子群算法, 收敛性, 进化算法, 数学模型

Abstract:

Particle swarm optimization (PSO) is an intelligence algorithm simulated the social behavior of bird swarm or fish group. It is difficult for original formula of PSO to show mathematical essence and principle. Using the simplified modal of PSO, the current theoretical analysis of PSO has constructed a mathematic modal that give a clear essence of PSO from mathematic view. Which has illustrated that the PSO is an iteration evolutionary system. Using the mathematic modal of PSO, this paper develops a new evolutionary algorithm that velocity and location updating equation of PSO are replaced by the mathematic equations. And the some parameters of new algorithm are discussed and selected properly. With selection of appropriate parameters, the performance of new evolutionary algorithm is not inferior to standard PSO by simulation on benchmark functions. The new evolutionary algorithm is easy to understand and has mathematical meaning. Its parameters are fewer and easier to be analyzed than standard PSO.

Key words: particle swarm optimization, convergence, evolutionary algorithm, mathematic modal

刘建华1,2, 黄添强2, 严晓明2. 融合PSO算法思想的进化算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(5): 34-40.

LIU Jianhua1,2， HUANG Tiangqiang2， YAN Xiaoming2. Evolutionary algorithm based on idea of particle swarm optimization[J]. JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY (ENGINEERING SCIENCE), 2010, 40(5): 34-40.

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