基于空间缩放和吸引子的粒子群优化算法

• 作者: 喻春明 孙富春 王维军 迟玉红
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 群体智能 粒子群优化 搜索空间 边界变异策略 吸引子
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 115-130
• 分类号: TP18
• 字数: 8213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2011.00115

摘要

为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中粒子越界、算法进化后期收敛速度慢和早熟收敛的问题,通过分析PSO算法中粒子运动行为和算法稳定性,提出了一种基于空间缩放和吸引子的粒子群优化(PSO with search space zoomed factor and attractor,SzAPSO)算法.该算法利用对搜索空间进行缩放的边界变异策略有效控制了粒子搜索范围,保证了算法全局探测能力;算法中吸引子的引入增加了感兴趣区域的粒子密度,提高了算法局部开发能力.实验结果表明,SzAPSO算法收敛速度快、精度高,且具有较好的鲁棒性.