發(fā)布時(shí)間：2019-10-25 17:30

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法與差分進(jìn)化算法都易出現(xiàn)早熟等問題,提出了一種隨機(jī)差分變異粒子群混合優(yōu)化算法。算法結(jié)合粒子群與差分算法的各自特點(diǎn),首先采用差分變異方法產(chǎn)生試探性候選個(gè)體,再將其代入到粒子群速度更新公式,引導(dǎo)粒子飛行方向,從而擴(kuò)大搜索空間,增強(qiáng)算法的全局勘探能力。為避免粒子陷入局部最優(yōu)解,采用隨機(jī)差分變異方式對(duì)當(dāng)前最優(yōu)粒子進(jìn)行擾動(dòng),使算法在有效提高局部開采能力的同時(shí),有效避免停滯現(xiàn)象的發(fā)生。算法分別在單峰及多峰等8個(gè)測(cè)試函數(shù)上與3個(gè)相關(guān)算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新的混合算法優(yōu)于其他對(duì)比算法,有效提高了算法的性能。
【圖文】：

?9×10－3Ｒankings3．1252．6252．872．3表4不同變異策略算法比較結(jié)果Table4ComparisonresultsofSDMPSOwithdifferentmutationstrategies函數(shù)SDMPSO-NULLSDMPSO-CMSDMPSO-SDMSＲ/%MNSMSＲ/%MNSMSＲ/%MNSMf1100－1001．57×101002．34×102f246．30－802．011006．60f357．61－761．331006．04f4100－00．001004．48×102f522－51．604．72×10269．312．13×102f678．50－1006．141001．37×10f789．07－1002．941003．35×10f80－1001．67×1097．711．15圖1PSO，DE/current-to-best/1，DEPSO和SDMPSO在f3和f7上的收斂曲線Fig．1ConvergencecurvesofPSO，DE/current-to-best/1，DEPSOandSDMPSOforf3andf74．2．2變異策略分析為研究SDM策略的有效性，將不含變異策略的SDMPSO(SDMPSO-NULL)和集成CM策略的(SDMPSO-CM)作為對(duì)比算法與SDMPSO(為表示明確，該實(shí)驗(yàn)部分記為SDMPSO-SDM)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。實(shí)驗(yàn)記錄了每個(gè)算法運(yùn)行30次的變異策略成功率(successfulrate，SＲ)(算法最終運(yùn)行結(jié)果小于閾值1．0×10－5即視為成功

好。同時(shí)可見，采用變異策略的SDMPSO算法均比沒有采取變異策略的SDMPSO-NULL效果好，說明變異策略是非常有必要的，它在大多數(shù)情況下能增加個(gè)體逃離局部最優(yōu)的可能性。就SＲ值表明SDM策略的魯棒性和穩(wěn)定性更好。4．2．3參數(shù)敏感性分析SDMPSO算法中，CＲ參數(shù)的設(shè)置大小對(duì)算法的性能往往有著很大的影響，CＲ通過對(duì)8個(gè)測(cè)試函數(shù)分別在(0，1)取3個(gè)不同的值，從算法SDMPSO收斂過程的觀測(cè)可知，CＲ取較大值0．9時(shí)性能達(dá)到最佳。由于篇幅的限制，如圖2所示，以f6為例，當(dāng)CＲ取3個(gè)不同值時(shí)算法收斂到全局最優(yōu)值的過程。圖2CＲ在不同取值下SDMPSO全局收斂過程Fig．2GlobalconvergenceprocessofSDMPSOwhenCＲgetsdifferentvalues5結(jié)論為進(jìn)一步提高標(biāo)準(zhǔn)PSO算法與DE算法的性能，本文提出了SDMPSO算法。通過對(duì)PSO與DE算法特性分析，SDMPSO算法采用DE/current-to-best/1變異方法產(chǎn)生一個(gè)試探性候選個(gè)體，，從而擴(kuò)大解的探索空間;該個(gè)體緊接著被代入到粒子群速度更新公式引導(dǎo)粒子在下一時(shí)刻的飛入方向;同時(shí)，新算法在每次迭代中，通過SDM策略對(duì)當(dāng)前個(gè)體全局最優(yōu)位gbest進(jìn)行擾動(dòng)，有效避免了個(gè)體陷入局部最優(yōu)的可能性。算法對(duì)8個(gè)單峰及多峰測(cè)試函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，SDMPSO算法性能上優(yōu)于其它比較優(yōu)化算法，能有效平衡對(duì)解空間的全局勘探及局部開采能力。同時(shí)，算法對(duì)SDM變異策略的必要性和有效性進(jìn)行了進(jìn)一步的分析，并給出相關(guān)重要參數(shù)的敏感性分析。值得注意的是算法在f3中仍無法避免陷入局部最優(yōu)。如何進(jìn)一步提高優(yōu)化算法，使其在更加廣泛的測(cè)試函數(shù)中均取得最優(yōu)解是下一步需要考慮的問題。同時(shí)，在下一步的工作中，將新算法應(yīng)用于盲信號(hào)分離等問題，進(jìn)一步測(cè)試算法在解決實(shí)際問題中的有效性。參考文獻(xiàn)［1］劉波，王凌
【作者單位】： 東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：東莞市社會(huì)科技發(fā)展項(xiàng)目(2013108101045) 東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院示范建設(shè)專項(xiàng)資金(政201614)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2552867