多子群入侵杂草优化算法研究及应用

摘要：

针对入侵杂草优化算法(IWO)进化后期种群多样性、优势个体易陷入局部极值的问题，提出一种基于 K-均值聚类的多子群入侵杂草优化算法(K-MSIWO)。该算法利用 K-均值聚类算法将杂草种群分为3个子群，通过种内和种间竞争策略建立个体之间、子群之间的协同进化关系，提高杂草种群的多样性。当算法的收敛速度下降时，对种群中早熟的个体采用随机扰动的变异策略，帮助其跳出局部极值。基准函数测试结果表明，将该算法用于二阶和高阶系统的 PID 控制器参数整定，与遗传算法的整定结果相比，系统超调量分别下降33.2%和50%，具有较好的寻优精度和一致性。

关键词：入侵杂草优化、K-均值聚类、多子群、竞争、变异、PID 控制器

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61075049

在线出版日期：2014-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：184-187