多粒子角色协同作用的混合粒子群优化算法

作者：吴逸庭; 戴月明; 纪志成; 吴定会

来源：计算机应用, 2014, (08): 2306-2310.

• 粒子群优化算法
• 粒子角色
• 混沌
• 邻域搜索
• 协同 Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm
• particle role
• chaos
• neighborhood search
• cooperation

针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题,提出一种多粒子角色协同作用的混合粒子群算法(MPRPSO)。引入粒子角色的概念,将种群粒子分成探索粒子(EP)、巡逻粒子(PP)和局部开发粒子(LEP)三类角色,在每次迭代中利用探索粒子以标准PSO算法搜索解空间,用基于混沌的巡逻粒子加强全局搜索,并在陷入局部最优时替代部分探索粒子,恢复种群活力。最后通过局部开发粒子的单维异步邻域搜索加强算法局部搜索能力,加快收敛。实验独立运行30次,所提算法在粒子角色比例为0.8∶0.1∶0.1的条件下,在Sphere、Rosenbrock、Ackley和Quadric函数中获得的平均值分别为...

• 出版日期2014
• 单位江南大学