基于自适应搜索中心的骨干粒子群算法

发布时间：2017-12-21 22:17

  本文关键词：基于自适应搜索中心的骨干粒子群算法　出处：《计算机学报》2016年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：该文在对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和骨干粒子群算法(Bare Bones Particle Swarm Optimization,BBPSO)中粒子位置的概率密度函数进行分析比较的基础上,对BBPSO进行了改进,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解.在改进算法中,主要包括如下策略:(1)基于粒子间适应值的差异,提出一种对粒子位置高斯采样均值的自适应调整策略,分析了其作用机理,提出的搜索中心自适应调整策略增加了粒子分布中心的分散度,减缓粒子在中心的聚集趋势;(2)提出了一种"镜像墙"的越界粒子处理方法,该方法能够大幅度地提高算法找到最优解的概率;(3)粒子在不同的进化时期按不同的拓扑结构选取榜样粒子:算法前期主要采用随机结构以增加群体的多样性,算法后期主要采用全局结构以使得搜索更加精细.将该文提出的算法与多种形式的改进PSO,如GPSO(Global PSO)、LPSO(Local PSO)、FIPS(Fully Informed Particle Swarm)、CLPSO(Comprehensive Learning PSO)、HPSO-TVAC(Hierarchical PSO with Time-Varying Acceleration Coefficients)、APSO(Adaptive PSO)、DMS-PSO(Dynamic Multi-Swarm PSO)、OPSO(Orthogonal PSO)、OLPSO(Orthogonal Learning PSO)、ALC-PSO(PSO with an Aging Leader and Challengers)等,以及BBPSO的标准版本和改进版本,如BBJ2(BBPSO with Jumps)、ABPSO(Adaptive BBPSO)、SMA-BBPSO(BBPSO with Scale Matrix Adaptation)等,对CEC2013标准函数进行测试,对实验数据进行非参数检验,结果表明该文改进算法的综合表现要优于其他算法.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金(20120036120013) 河北省自然科学基金(F2014502059) 中央高校基本科研业务费专项资金(2014MS139)资助~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： (F2014502059)和中央高校基本科研业务费专项资金(2014MS139)资助.王东风,男,1971年生,博士,教授,主要研究领域为群智能优化算法和智能控制.E-mail:wangdongfeng@ncepubd.edu.cn.孟丽,女,1985年生,博士研究生,主要研究方向为群智能优化算法及其应1引言随着工程优化问题的日益

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