采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法

• 作者: 刘朝华 林国汉 章兢
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化 异构搜索 多子群 协同进化 多样性 克隆选择
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 677-681
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.03.009

摘要

针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题，提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成，精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成，每个子群采用不同策略进行进化，根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重；自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向，采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索，普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的 Benchmark 函数优化问题测试，仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性，收敛精度高且全局搜索能力强，具有良好的优化性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章兢	湖南大学电气与信息工程学院	250	2846	28.0	42.0
2	林国汉	湖南工程学院电气信息学院	30	147	6.0	10.0
4	刘朝华	湖南科技大学信息与电气工程学院	22	158	6.0	12.0