pso算法改進(jìn)的研究及在函數(shù)優(yōu)化中應(yīng)用

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1、PSO算法的改進(jìn)研究及在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用摘要粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimi刎?，擯SO)算法是一種智能優(yōu)化算法，屬于進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域里的新分支。PSO算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、只有較少的參數(shù)需要調(diào)整、收斂的速度比較快、不需要梯度信息，既適合科學(xué)計(jì)算，又特別適合工程應(yīng)用，因而從它問(wèn)世以來(lái)就受到了廣泛關(guān)注。但是現(xiàn)階段，對(duì)PSO算法的研究還不完善，核心部分的參數(shù)選擇依然存在爭(zhēng)議；很多對(duì)PSO算法的改進(jìn)，雖然提高了算法性能，但同時(shí)也增加了算法的運(yùn)算復(fù)雜度；基本PSO算法在求解一些高維復(fù)雜的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)

2、題時(shí)存在不足，如收斂速度較慢、收斂精度不高、較易陷入局部最優(yōu)等。因此，針對(duì)PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，研究既可以提高算法收斂性能，又不增加算法復(fù)雜度的改進(jìn)方法是非常有意義的。論文側(cè)重于對(duì)PSO算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用進(jìn)行研究，在理論分析和科學(xué)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步改進(jìn)和完善PSO算法，分別提出了三種基于不同策略的改進(jìn)PSO算法。論文的研究工作及主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)概述如下：一、提出了一種混合變異算子的自適應(yīng)PSO算法。該算法在基本PSO算法的基礎(chǔ)上做了如下改進(jìn)：a)在速度更新公式中引入非線性遞減的慣性權(quán)重．b)改進(jìn)位

3、置更新公式；c)對(duì)全局極值進(jìn)行自適應(yīng)變異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較快的收斂速度及較好的收斂精度。二、提出了一種簡(jiǎn)化的自適應(yīng)PSO算法。該算法基于以下改進(jìn)策略：a)采用了去除速度項(xiàng)的簡(jiǎn)化PSO算法結(jié)構(gòu)；b)選擇混合指數(shù)下降形式的慣性權(quán)重；c)對(duì)全局極值引入隨機(jī)自變異算子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以有效避免“早熟”收斂問(wèn)題，并且可以大幅度提高收斂速度。三、提出了一種自適應(yīng)混沌PSO算法。該算法在基本PSO算法結(jié)構(gòu)中引入混沌變量，在算法陷入早熟收斂時(shí)進(jìn)行混沌搜索，同時(shí)引入非線性遞減的慣性權(quán)重以改進(jìn)算法

4、性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效調(diào)節(jié)全局探索和局部發(fā)掘能力，保持并增強(qiáng)種群的多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)，改善了算法的收斂性能。論文最后對(duì)所做工作進(jìn)行了總結(jié)，并提出了進(jìn)一步研究的方向。關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化算法全局優(yōu)化變異算子自適應(yīng)慣性權(quán)重混沌ⅡSTUDYONTHE玎訌PRoVEMENTSOFPSOALGoRITHMANDITSAPPLICATIONSINFUNCTIONOPTIMIZATIONABSTRACTP州clesw鯽[nopt疵Lizationisakilldof妣lligentom詘i

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