目标空间聚类的差分头脑风暴优化算法

• 作者: 付玉龙 刘庆 吴亚丽 王鑫睿
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 头脑风暴算法 聚类 差分变异 目标空间
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1583-1593
• 页数: 11页
• 分类号: TP18
• 字数: 7145字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2017.60905

摘要

作为一种新型的群体智能优化算法,头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法一经提出便引起了众多研究者的关注.本文在对原始头脑风暴算法的聚类操作和变异操作改进的基础上,提出了基于目标空间聚类的差分头脑风暴(difference brain storm optimization based on clustering in objective space,DBSO-OS)算法.算法通过对目标空间的聚类替代对决策空间的聚类,减小了算法的运算复杂度;采用差分变异代替高斯变异来增加种群的多样性.多个测试函数的仿真结果表明,目标空间聚类的差分头脑风暴算法不仅提高了算法的寻优速度,而且提高了算法的寻优精度.文中进一步分析了参数对算法性能的影响,设计了最佳参数选择方案,并用于对实际热电联供经济调度问题的求解,验证了算法的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴亚丽	西安理工大学自动化与信息工程学院	19	106	6.0	9.0
2	刘庆		4	16	2.0	4.0
3	付玉龙		2	5	1.0	2.0
4	王鑫睿	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	5	1.0	1.0