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混合型粒子群优化算法研究

         

摘要

In order to improve the performance of particle swarm optimization algorithm (PSO), This paper proposed hybrid particle swarm algorithm which integrating the advantages of other algorithms. Studied the three major hybrid particle swarm optimization (gene PSO , immune PSO, chaotic PSO) on mixed purpose, mixing methods, implementation steps, algorithm optimization performance and other aspects, and gave the advantage and disadvantage of every hybrid particle swarm optimization and its application scope.%为了改进粒子群算法的性能,提出了融合其他算法优点的混合型粒子群算法.对三种主流的混合粒子群优化算法(基因粒子群、免疫粒子群、混沌粒子群)分别从混合目的、混合方式、实现步骤、算法优化性能等多个方面进行了研究,给出了这三种混合粒子群算法的优缺点及适用范围.

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