一种新改进的粒子群优化算法.pdfVIP

第34卷第2期 长春理工大学学报 (自然科学版) VO1．34 No．2 2011年6月 JournalofChangchunUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition) Jun．20l1 一 种新改进的粒子群优化算法 时贵英，吴雅娟，倪红梅 (东北石油大学 计算机与信息技术学院，大庆 163318) 摘 要：针对粒子群优化算法容易陷于局部最优的情况，将蚁群算法的信息素机制引入到粒子群算法中，保证了粒 子间的多样性，从而有效克服 了粒子群算法容易发生早熟停滞的缺陷。最后通过仿真实验证明了算法应用于软件测 试的可行性和高效性。 关键词：粒子群算法；蚁群算法；信息素机制；软件测试 中图分类号：TP311 文献标识码 ：A 文章编号：1672-9870(2011)02-0135-03 AnImprovedParticleSwarm Optimization SHIGuiying，WUYajuan，NIHongmei (SchoolofComputerInformationTechnology，NortheastPetroleumUniversity，daqing163318) Abstract：Aimingattheconditionthatparticleswarm optimizationiseasytofallinlocaloptima，htepaperproposesan improvedparticleswarmoptimization(PSO)．Pheromonemechanismofnatcolonyalgorithm (ACO)isintroducedintoPSO (particleswaIITIalgoritmh )，thenewalgorithmCna increasehtedivemiytofparticlesnadovercomethedefectthatPSOis easytoprematurenadstagnation．Atlastthesimulationexperimentprovesthefeasibiliyt nadefficiencyofhtealgorithm in softwaretesting． Keywords：PSO；ACO；peromonemechna ism ；softwraetesting 粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，简称 化算法基础上引入蚁群思想，运用类似于蚁群算法 PSO)算法是 1995年berhart博士和kennedy博士提 中信息素的选择机制，在每个粒子的当前最好位置 出的一种新的进化算法 ]。这种算法以其实现容 附近通过局部有哪些信誉好的足球投注网站产生若干个位置，它利用粒子群 易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视， 算法的较强的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力生成信息素分布，再利 并且在解决实际问题中显示了其优越性。但是任何 用蚁群算法的正反馈机制求问题的精确解。该算法 方法都有其缺陷或不足，比如遗传算法 圳虽然具 实现简单，且有效地避免了蚁群算法和粒子群算法 有 良好的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力，但是实现复杂，且局部搜 的缺陷，达到了优势互补的效果。 索能力差容易发生早熟现象；同遗传算法比较，粒 1 基本粒子群算法 子群算法 容易实现并且没有太多参数需要调整， 但是在算法后期局部有哪些信誉好的足球投注网站能力较差，反馈信息利用 基本粒子群算法和遗传算法相似，它也是从随 不充分，容易陷入局部最优，导致算法出现停滞， 机解出发，通过迭代寻找最优解。粒子群的每个粒 破坏了粒子间的多样性，导致算法不再继续有哪些信誉好的足球投注网站解 子代表问题的一个可能解，每个粒子具有位置和速 空间，从而发生早熟；