基于等高替换和随机反向的粒子群算法

发布时间：2018-03-17 13:54

  本文选题：简化粒子群　切入点：等高替换　出处：《计算机应用研究》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对标准粒子群优化算法不易跳出局部寻优、搜索精度低等缺陷,提出了等高随机替换策略,运用简化粒子群算法进行更新,加快了粒子寻优能力;并且对适应值最差的一部分粒子,采用了最优随机反方向搜索策略,保证了算法的全局搜索能力。对七个不同类型的测试函数进行仿真实验,结果表明了改进的算法能很好地保持粒子多样性,全局搜索能力强,拥有更好的收敛速度和寻优精度。
[Abstract]:Aiming at the defects of standard particle swarm optimization (PSO), such as difficult to jump out of local optimization and low searching precision, a random substitution strategy of equal height is proposed, and the simplified PSO algorithm is used to update the PSO to accelerate the ability of PSO. And for some particles with the worst fitness value, the optimal random reverse direction search strategy is adopted to ensure the global search ability of the algorithm. The simulation experiments of seven different types of test functions are carried out. The results show that the improved algorithm can keep the diversity of particles, have strong global search ability, and have better convergence speed and optimization accuracy.
【作者单位】： 北方民族大学信息与系统科学研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(6156001) 北方民族大学重点科研资助项目(2015KJ10) 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2014JM2-6098)
【分类号】：TP18

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本文编号：1625036