一种基于博弈论的混合优化算法

发布时间：2017-08-22 03:26

本文关键词：一种基于博弈论的混合优化算法

【摘要】：为了克服单种群智能优化算法一些固有的缺点和局限性,提出了一种基于博弈论的多子群—多策略的混合优化算法。该算法首先通过支付效用矩阵为参与寻优的各子群选择最优策略;其次,各子群采用选取的最优策略独立寻优,并周期性地选择和替换,使子群的策略动态适应搜索过程的变化;最后,将布谷鸟算法(CS)、粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)两两混合,提出了CS-PSO、DE-PSO和DE-CS算法,并用于测试混合优化算法的性能。仿真实验结果表明:当混合策略中的单种优化算法具有不同的搜索特性时,混合优化算法具有更高的寻优能力和收敛效率。
【作者单位】：湖南大学机械与运载工程学院;
【关键词】： 群智能优化算法 混合算法 博弈论 支付效用矩阵 最优策略
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271078) 湖南省战略新兴产业重大专项资助项目(2013GK4049) 长沙市科技重大专项资助项目(K1306007-11-1)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 群智能优化算法作为计算智能的一个重要分支,因其高效的优化性能、无须问题特殊信息等优点,受到学术界的普遍认同与关注,并广泛应用于模式识别、系统控制、生产调度、计算机工程等许多领域,产生了巨大的经济效益和社会效益。其中较具代表性的有蚁群算法、粒子群算法、差分进化

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