10.16208/j.issn1000-7024.2021.06.015
求解大规模函数优化的粒子群优化算法
针对大规模全局函数优化的维数制约求解性能的问题,提出一种多策略混合进化的粒子群算法.为平衡算法的勘测与开采能力,利用种群分割思想将进化种群分为精英、优质、中等和劣质种群;为增强算法的全局搜索能力,劣质种群向精英种群进行对称学习;为增强算法的局部搜索能力,采用局部高斯扰动增强中等种群中粒子的局部勘测能力;为提升算法的搜索效率,精英以及优质种群直接进入下一代.借助两种标准测试集,比较性的实验结果表明,提出的算法在相同终止条件下,其寻优质量有明显优势,有较好的应用潜力.
粒子群优化、大规模优化、全局优化、对称学习、高斯变异
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2021-07-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1614-1622