采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法

发布时间：2017-10-30 19:13

  本文关键词：采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法

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【摘要】：针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重;自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark函数优化问题测试,仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性,收敛精度高且全局搜索能力强,具有良好的优化性能。
【作者单位】： 湖南工程学院电气信息学院;湖南大学电气与信息工程学院;湖南科技大学信息与电气工程学院;
【关键词】： 粒子群优化 异构搜索 多子群 协同进化 多样性 克隆选择
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61174140) 中国博士后基金资助项目(2013M540628) 湖南省自然科学基金资助项目(14JJ3107)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言粒子群优化算法(PSO)是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种群智能算法[1],算法模拟鸟群等生物觅食行为引导粒子搜索全局最优解。由于算法简单、前期收敛速度快,近年来被广泛应用于解决函数优化及各种工程技术问题。然而在解决复杂优化问题时,PSO算法存在早熟、易陷入

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1118936