目标空间聚类的差分头脑风暴优化算法

作者：吴亚丽; 付玉龙; 王鑫睿; 刘庆

来源：控制理论与应用, 2017, 34(12): 1583-1593.

• 头脑风暴算法
• 聚类
• 差分变异
• 目标空间

作为一种新型的群体智能优化算法,头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法一经提出便引起了众多研究者的关注.本文在对原始头脑风暴算法的聚类操作和变异操作改进的基础上,提出了基于目标空间聚类的差分头脑风暴(difference brain storm optimization based on clustering in objective space,DBSO–OS)算法.算法通过对目标空间的聚类替代对决策空间的聚类,减小了算法的运算复杂度;采用差分变异代替高斯变异来增加种群的多样性.多个测试函数的仿真结果表明,目标空间聚类的差分头脑风暴算法不仅提高了算法的寻优速度,而且提高了算法的寻优精度.文中进一步分析了参数对算法性能的影响,设计了最佳参数选择方案,并用于对实际热电联供经济调度问题的求解,验证了算法的实用性.

• 出版日期2017
• 单位西安理工大学