本文關(guān)鍵詞：采用異構(gòu)搜索的多子群協(xié)同進(jìn)化粒子群算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的單種群粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)、搜索精度低的問題,提出一種異構(gòu)多子群粒子群算法。算法由自適應(yīng)子群、精英子群和若干普通子群構(gòu)成,精英子群由普通子群和自適應(yīng)子群中的優(yōu)秀個體組成,每個子群采用不同策略進(jìn)行進(jìn)化,根據(jù)種群的早熟收斂程度和粒子的適應(yīng)度值自適應(yīng)地調(diào)整慣性權(quán)重;自適應(yīng)子群根據(jù)普通子群的適應(yīng)度值和速度自適應(yīng)調(diào)整飛行方向,采用免疫克隆選擇算子對精英子群進(jìn)行精細(xì)搜索,普通子群、自適應(yīng)子群與精英子群之間通過遷移操作實現(xiàn)信息的充分交流。針對典型的Benchmark函數(shù)優(yōu)化問題測試,仿真結(jié)果表明所提算法能較好地保持粒子多樣性,收斂精度高且全局搜索能力強(qiáng),具有良好的優(yōu)化性能。
【作者單位】： 湖南工程學(xué)院電氣信息學(xué)院;湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群優(yōu)化 異構(gòu)搜索 多子群 協(xié)同進(jìn)化 多樣性 克隆選擇
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61174140) 中國博士后基金資助項目(2013M540628) 湖南省自然科學(xué)基金資助項目(14JJ3107)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群優(yōu)化算法(PSO)是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一種群智能算法[1],算法模擬鳥群等生物覓食行為引導(dǎo)粒子搜索全局最優(yōu)解。由于算法簡單、前期收斂速度快,近年來被廣泛應(yīng)用于解決函數(shù)優(yōu)化及各種工程技術(shù)問題。然而在解決復(fù)雜優(yōu)化問題時,PSO算法存在早熟、易陷入

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本文編號：1118936