基于吸收和再生变异的粒子群优化算法

摘要：

标准粒子群算法随着迭代次数的增加,整个粒子种群的多样性呈下降趋势,种群很快在当前最优位置的吸引下容易陷入局部最优而无法逃脱.因此,如何增加种群多样性,使粒子逃脱局部最优,成为增强算法全局寻优能力的关键.为了克服粒子群算法早熟收敛的缺点和增加其粒子多样性,通过引入“吸收”、“再生变异”算子,设计了一种新的粒子群优化算法,通过对常用基准函数的数值试验,证明了新算法不仅能有效地避免早熟收敛,而且具有更好的收敛效果.

关键词：粒子群算法、早熟收敛、多样性、吸收、再生变异

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：四川省教育厅青年基金项目11ZB058

在线出版日期：2013-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：308-311,365