面向单目标优化的集成粒子群算法

摘要：

串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异.为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法.新算法使用Matlab的单程序多数据并行结构发挥单节点多核计算能力,通过设置外部档案分享不同粒子群的全局最佳位置,促进不同串行粒子群算法之间的信息交流,综合利用不同串行粒子群算法在解决不同类型优化问题的优势.在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了新算法的有效性,与多个知名的串行粒子群算法相比,新算法在寻优性能上优势明显.新算法不仅能够提高粒子群算法的适应能力,而且,所采用的算法框架也适应于其他群智能算法,改善了算法的性能.

关键词：单程序多数据、集成粒子群算法、全局数值优化、粒子群优化、并行计算

所属期刊栏目：29

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年项目61301232,61501174;河南省高等学校重点科研项目17A520026;河南工程学院博士基金D2012016The National Science Fund for Young Scholars of China61301232, 61501174;The Key Scientific Research projects of Higher Education of Henan Province of China17A520026;The Doctoral Program of Henan Institute of EngineeringD2012016

在线出版日期：2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：527-534