多样性反馈与控制的粒子群优化算法

摘要：

针对粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出了一种多样性反馈与控制的粒子群优化(DFCPSO)算法.该算法在搜索过程中根据多样性反馈信息,动态调整算法参数,改善了搜索次数在多样性曲线上的分布情况.当多样性或群体适应度方差下降到给定的阈值时,通过基于最优点排斥的初始化操作,高效率发散,使粒子飞离聚集区域,重新开始搜索,从而使种群多样性保持在合理范围内,避免了早熟收敛现象.对多个标准测试函数的实验结果表明,与当前多样性控制的粒子群优化(DCPSO)算法相比,DFCPSO算法在复杂优化问题和多模态优化问题中具有更强的全局搜索能力.

关键词：粒子群优化、早熟收敛、多样性、全局最优

所属期刊栏目：34

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51075137

在线出版日期：2014-03-14（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：506-509,513