本文關鍵詞：層次學習骨干粒子群優(yōu)化算法

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【摘要】：對骨干粒子群優(yōu)化(BPSO)種群多樣性迅速喪失的原因進行分析,提出層次學習骨干粒子群優(yōu)化算法以克服早熟現(xiàn)象.該算法中粒子依不同的學習概率向粒子自身的最優(yōu)粒子、優(yōu)勝粒子和群體最優(yōu)粒子學習,該機制使群體實現(xiàn)不同層次的搜索并有效維持群體的多樣性.此外,群體最優(yōu)粒子依概率采用跳躍策略以增強逃逸能力或采用擾動策略以提高解的質(zhì)量.將所提出的算法與多種改進的粒子群優(yōu)化算法進行對比,仿真結果表明,所提出算法的綜合表現(xiàn)優(yōu)于其他算法.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學計算機科學與技術學院;安徽工業(yè)大學數(shù)理科學與工程學院;
【關鍵詞】： 骨干粒子群優(yōu)化 早熟 種群多樣性
【基金】：國家自然科學基金項目(61300059,61502010)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群優(yōu)化算法[1](PSO)模擬鳥群、魚群的覓食特性以及人類的社會行為,由于其概念簡單、易于實現(xiàn),受到了研究者們的廣泛關注.2003年,Kennedy提出了骨干粒子群優(yōu)化[2](BPSO),該算法消去了傳統(tǒng)PSO中的速度項,通過基于個體最優(yōu)位置(pbest)和群體最優(yōu)位置(gbest)的高斯采樣完

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