基于模拟退火算法思想的粒子群优化算法.pdfVIP

第 22 卷第 1 期 　　　 计算机应用与软件 Vol 22 ,No . 1 2005 年 1 月 　　 Computer Applications and Software J an . 2005 基于模拟退火算法思想的粒子群优化算法 1 ,2 1 2 2 高 　尚 　杨静宇 　吴小俊 　刘同明 1 (南京理工大学计算机系 　南京 210094) 2 (华东船舶工业学院电子与信息系 　镇江 212003) 摘 　要 　　粒子群优化是由 Eberhart 博士和 Kennedy 博士于 1995 年根据鸟或鱼群居社会行为而提出的。本文提出了4 种改进的算 法 ,特别推荐结合模拟退火算法思想提出的一种新算法 。经过与基本粒子群算法比较测试 ,证实它是一种简单有效的算法 。 关键词 　　粒子群 　模拟退火算法 　优化 　蚁群算法 PARTICL E SWARM OPTIMIZATION BASED ON THE ID EAL OF SIMULATED ANNEAL ING AL GORITHM 1 ,2 1 2 2 Gao Shang 　Yang Jingyu 　Wu Xiaoj un 　Liu Tongming 1 ( Dep artment of Comp uter , N anj ing University of Science and Technology , N anj ing 210094) 2 ( ) Dep artment of Electronics and Inf ormation , East China Shipbuilding Institute , Zhenj iang 212003 ( ) Abstract 　　Particle swarm optimization PSO is an evolutionary computation technique developed by Dr . Eberhart and Dr . Kennedy in 1995 ,inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling. In this paper four improved methods are given . The particle Swarm optimization algorithm combines the ideal of the simulated annealing algorithm are recommended. The new algorithms are tested and compared with the standard PSO. It is proved that a new method is a simple and effective algorithm. Keywords 　　Particle swarm 　Simulated anneal