【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第5期 334-336页,共4页

【作 者】： 杨婷 ; 苏宏升

【摘 要】 针对粒子群优化算法（PSO）的局部搜索能力差和存在早熟收敛的问题，将禁忌搜索（1＇S）思想融入到粒子群算法中，提出一种新的禁忌搜索的粒子群优化算法。新算法结合了PSO和Ts各自的优点，在寻优前期利用粒子群算法得到较好的初始值，同时将个体极值pbest放人禁忌表，在寻优后期，当粒子的搜索能力减弱时，利用禁忌搜索算法中禁忌表的短期记忆功能，使其跳出局部最优解，并且在搜索过程中允许接受劣解。将改进的算法应用于函数的优化，仿真结果表明，改进算法具有计算精度高、稳定性强的特点，是一种非常有效的计算智能方法。