本文關(guān)鍵詞：基于頻繁覆蓋策略的隨機漂移粒子群優(yōu)化算法　出處：《控制與決策》2017年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了進一步提升隨機漂移粒子群優(yōu)化(RDPSO)算法的全局搜索能力、收斂速度以及在高維問題上的優(yōu)化能力,提出一種基于頻繁覆蓋策略的RDPSO(FC-RDPSO)算法,并采用概率統(tǒng)計方法和蒙特卡羅方法分析頻繁覆蓋策略的可行性.在CEC’2013RPO的測試函數(shù)上將FC-RDPSO算法與多種優(yōu)化算法進行對比,實驗結(jié)果表明所提算法在收斂速度和全局搜索能力上表現(xiàn)出了突出的性能;在一組被廣泛使用的大規(guī)模全局優(yōu)化測試函數(shù)上的實驗結(jié)果表明,FC-RDPSO算法在高維問題上同樣表現(xiàn)出了較強的優(yōu)化能力.
[Abstract]:In order to improve the global search ability, convergence speed and optimization ability of RDPSO (Random Drift Particle Swarm Optimization) algorithm. This paper presents an algorithm of RDPSO-FC-RDPSO based on frequent coverage strategy. The probability statistics method and Monte Carlo method are used to analyze the feasibility of frequent coverage strategy. The FC-RDPSO algorithm is compared with various optimization algorithms in the test function of CEC'2013RPO. Experimental results show that the proposed algorithm has outstanding performance in convergence speed and global search ability. The experimental results on a set of widely used global optimization test functions show that the FC-RDPSO algorithm also has a strong optimization capability for high dimensional problems.
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61673194,61105128) 江蘇省自然科學基金項目(BK20131106) 中國博士后科學基金項目(2014M560390) 江南大學自主科研計劃重點項目(JUSRP51410B) 江蘇省重點研發(fā)計劃項目(BE2017630)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群優(yōu)化(PSO)算法是由Kennedy等[1-2]提出的一種群體智能優(yōu)化算法.由于PSO算法思想簡單、實現(xiàn)容易、參數(shù)少,同時具有深刻的智能背景等優(yōu)點,一經(jīng)提出便受到各領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注,并取得了豐碩的研究成果[3-9].然而,PSO算法易出現(xiàn)早熟收斂而導致優(yōu)化性能降低,為此,研究人員

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