离散二进制微粒群算法

摘要

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.