基于异维变异的差分混合粒子群算法

摘要：

针对粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的局限性,提出了一种基于异维变异的差分混合粒子群(UDEPSO)算法.首先,为了提高群体多样性,使用熵度量初始化粒子;其次,在粒子迭代的过程中,根据粒子的分布特点,引入异维变异学习策略和维度因子以引导粒子及时跳出局部极值达到最优解;最后,将所提算法在10个典型的测试函数上进行了仿真,其在9个测试函数的收敛精度和标准差上取得了显著的效果,远优于PSO算法、DEPSO算法以及CDEPSO算法.实验结果表明,UDEPSO算法在优化收敛精度和效率上具有较强的优势.

关键词：熵、异维变异、维度因子、粒子群差分混合算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61572381

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：208-214