远离最差解的粒子群优化算法

• 作者: 刘文凯 温洁嫦
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 全局最差 局部最差
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 3495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.160079

摘要

针对传统粒子群优化算法容易陷入局部最优、寻优精度低及后期搜索速度慢等缺陷,提出一种参考局部最差解影响的粒子群算法.当算法搜索后期,全局最优解(global best solution,Gbest)无变化时,局部最优解(personal best solution,Pbest)等于Gbest,这时速度靠拢最优方向向量为零,粒子前进的方向只有自身惯性.而本文加入了局部最差(partial worst solution,Pworst)之后的算法使粒子的前进方向不仅受自身惯性的影响,而且可以继续的寻优,从而找到Gbest.算法采用远离全局最差解和局部最差解的思想,对粒子群优化算法的速度更新公式进行改进,并分别测试全局最差解和局部最差解对粒子群优化算法的影响.通过几个典型的测试函数仿真结果表明,改进后的算法在搜索速度、寻优精度、鲁棒性方面较粒子群算法有了显著提高,而且具有跳出局部最优的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温洁嫦	广东工业大学应用数学学院	34	71	5.0	6.0
2	刘文凯	广东工业大学应用数学学院	1	2	1.0	1.0