优质个体最优动态空间变异的粒子群优化算法

• 作者: 孙辉 王晖 赵嘉 邓志诚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化算法 优质粒子 动态空间变异 莱维飞行
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2344-2348,2370
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0056

摘要

针对粒子群优化算法进化前期需大幅维度变动以搜索更多新区域,后期因仅有几维未达到最优解而陷入局部最优等问题进行研究,提出优质个体最优动态空间变异的粒子群优化算法.在挑选出优质的个体最优粒子后,选择其两个不同维度,使其中一个维度向另一维作莱维飞行,得到新的变异维度值,且进行变异的维度随迭代次数的增加而减少,种群多样性进一步提高,勘探与开发能力得到平衡.将提出的算法与新近改进的高水平粒子群算法在12个基准函数上进行比较,实验结果表明该算法在求解精度和收敛速度上更具优势.