加强学习与联想记忆的粒子群优化算法.pdf

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1、JournalofComputerAt~plicationsISSN1001—90812012．12．01计算机应用，2012，32(12)：3322—3325CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．cn文章编号：1001—9081(2012)12—3322—04doi：10．3724／SP．J．1087．2012．03322加强学习与联想记忆的粒子群优化算法段其昌，张广峰，黄大伟，周华鑫(重庆大学自动化学院，重庆400044)(通信作者电子邮箱z~5O5112@163．com)摘要：为了克服粒子群优化算法多维搜索时方向性差、目的性弱以及易早熟收敛等缺点，提出了一种改

2、进的粒子群优化算法。改进的算法分别对认知部分及社会部分的最优信息、最差信息赋予不同的学习因子，使算法具有更强的学习能力。每个粒子联想记忆其历史最优、最差信息，然后按照追逐最优躲避最差的原则寻找最优位置。联想记忆克服了多维搜索中方向性差、目的性弱的缺点；追优避差保持了种群的多样性，有利于提高算法的收敛速度、克服早熟收敛。通过基准函数的仿真测实验证了算法的有效性。关键词：粒子群优化；加强学习；联想记忆；追优避差；仿真测试中图分类号：TP18文献标志码：AStrengthenedlearningandassociativememoryparticleswarmoptimizational

3、gorithmDUANQi—chang，ZHANGGuang—feng，HUANGDa—wei，ZHOUHua—xin(SchoolofAutomation，ChongqingUniversity,Chongqing400044，China)Abstract：Inordertoovercometheweaknessofdirectionandthepoornessofpurposeinmultidimensionalsearchandtheprematureconvergence，thispaperpresentedanimprovedparticlesWalTnoptimizat

4、ionalgorithm．Forboththebestandtheworstinformationofthecognitivepartandthebestandtheworstinformationofthesocialpart，theimprovedalgorithmrespectivelyassigneddifferentlearningfactors，andthealgorithmhasagreaterabilitytolearn．Eachparticleassociativelymemorizedthebestinformationandtheworstinformatio

5、ninitshistory，andthenfoundtheoptimalpositioninaccordancewiththeprincipleofchasingthebestandavoidingtheworst．Associativememoryovercomestheweaknessofdirectionandthepoornessofpurposeinmultidimensionalsearch．Theprincipleofchasingthebestandavoidingtheworstkeepsthediversityofpopulation，helpstoimprov

6、etheconvergencespeed，andovercomestheprematureconvergence．Simulationtestofthebenchmarkfunctionhasverifiedthevalidityofthealgorithm．Keywords：ParticleSwarmOptimization(PSO)；strengthenedlearning；associativememory；chasingthebestandavoidingtheworst；simulationtest[7]中提出了将模拟退火思想引入到PSO算法中，提高了0引言PSO算法跳出

7、局部极值点的能力以及收敛速度和精度；文献1995年Kennedy博士和Eberhart博士根据对鸟类觅[8]中将免疫算法中的抗体繁殖策略引入到PSO算法中，提食行为的模拟，提出了一种新的全局优化进化算法——粒子高了种群的多样性，加快了寻优速度。为克服标准PSO算法群优化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法。由于PSO算的早熟收敛，及其在优化多维函数时粒子搜索方向性差、目的法具有简单易实现，能够很好地解决复杂优化问题等优点，因性弱等缺陷，本