【摘 要】
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微粒群(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法具有执行速度快、受问题维数变化影响小等优点,已广泛应用于连续值优化领域.1997年Kennedy和Eberhart又提出了PSO算法的离散二进制版本(BPSO),使这种算法进入到了组合优化领域.本文通过3个Benchmark函数的实验,对BPSO算法、标准PSO算法以及遗传算法(GA)的性能分别进行了比较,为了评价不同算法的性
【机 构】
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哈尔滨工业大学,电气工程及自动化学院,自动化测试与控制系,哈尔滨,150001
【出 处】
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2005年全国测控、计量、仪器仪表学术年会
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微粒群(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法具有执行速度快、受问题维数变化影响小等优点,已广泛应用于连续值优化领域.1997年Kennedy和Eberhart又提出了PSO算法的离散二进制版本(BPSO),使这种算法进入到了组合优化领域.本文通过3个Benchmark函数的实验,对BPSO算法、标准PSO算法以及遗传算法(GA)的性能分别进行了比较,为了评价不同算法的性能,提出了算法搜索效率的评价方法.实验表明虽然BPSO的速度不及PSO和GA,但是对于局部极值复杂的问题,它的搜索效率却高于二者.
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