期刊:计算机应用研究 ISSN:1001-3695 , 年:2016 . 卷:33 . 期:3   页码:677-681

摘要

针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重;自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark函数优化问题测试,仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性,收敛精度高且全局搜索能力强,具有良好的优化性能。

更多>>>

 

关键词
粒子群优化;  异构搜索;  多子群;  协同进化;  多样性;  克隆选择

作者信息

作者机构:
     [1] [ 林国汉 ]  湖南工程学院电气信息学院
     [2] [ 章兢 ]  湖南大学电气与信息工程学院
     [3] [ 刘朝华 ]  湖南科技大学信息与电气工程学院