王燕燕
- 作品数：3 被引量：18H指数：3
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多种群多模型协同进化的粒子群优化算法被引量：6
- 2013年
- 为克服标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部极值和优化精度较低的缺点,提出一种多种群多模型协同进化的粒子群优化(MSM-PSO)算法。将整个粒子群分成大小相等的3个分群,各分群采用不同的进化模型,分群间相互影响促进。同时采用自适应动态惯性权重,以保持种群多样性,降低陷入局部极值的概率。测试结果表明,该算法全局性能好、寻优精度高。
- 徐冰纯葛洪伟王燕燕
- 关键词：粒子群优化算法多种群协同进化
- 一种动态分组的粒子群优化算法被引量：9
- 2015年
- 针对粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种动态分组的粒子群优化算法。通过对鸟群习性的研究,给出交互粒子的概念,并在粒子群优化过程中引入动态分组机制,将种群动态划分成多个子种群,且每次划分的子种群数目是从特定集合中随机选取,从而增加交互粒子划分到同一子种群的概率。每个子种群在收敛进化的同时,利用环拓扑结构提高种群多样性及算法搜索全局最优解的能力。实验结果表明,与其他粒子群优化算法相比,该算法具有更好的稳定性、寻优性能以及更高的收敛精度。
- 王燕燕葛洪伟王娟娟杨金龙
- 关键词：粒子群优化全局最优
- 基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化算法被引量：3
- 2015年
- 针对粒子群优化(PSO)算法优化高维问题时,易陷入局部最优,提出一种基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化(KMS-CCPSO)算法。该算法通过引入K-均值算法扩大种群的局部搜索范围,采用柯西分布和高斯分布相结合的方法更新粒子的位置。实验结果表明,该算法具有较好的优化性能,其优势在处理高维问题上更为明显。
- 王燕燕葛洪伟杨金龙王娟娟
- 关键词：协同进化K-均值粒子群优化
