计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (33): 62-65.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.33.020
王娟勤,何东健,孙建敏
WANG Juan-qin,HE Dong-jian,SUN Jian-min
摘要: 粒子群优化算法按照认知部分和社会部分被区分为5种模型(完全模型、自认知模型、社交模型、非自身社交模型和非自身完全模型)。为了明确5种粒子群优化模型的效率,选用进化计算领域中常用的5种基准函数,分别对5种粒子群优化算法模型设置不同的参数,分析了它们在求解5种基准函数时的成功率、平均函数求值数、最佳适应度等。结果表明:PSO完全模型和非自身完全模型使用收缩系数K在某些参数设置下求解高维问题时即搜索问题的解时效率较高,社交模型和非自身社交模型在一些参数设置下求解Schaffer函数等二维问题的效率最好。