多样性反馈与控制的粒子群优化算法.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812014。02—10计算机应用，2014，34(2)：506—509，513CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．an文章编号：1001—9081(2014)02—0506—04doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．02．0506多样性反馈与控制的粒子群优化算法饶兴华，王文格。，胡旭(湖南大学机械与运载工程学院，长沙410082)(通信作者电子邮箱wangwg@hnu．edu．an)摘要：针对粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题，提出了一种多样性反

2、馈与控制的粒子群优化(DFCPSO)算法。该算法在搜索过程中根据多样性反馈信息，动态调整算法参数，改善了搜索次数在多样性曲线上的分布情况。-3多样性或群体适应度方差下降到给定的阈值时，通过基于最优点排斥的初始化操作，高效率发散，使粒子飞离聚集区域，重新开始搜索，从而使种群多样性保持在合理范围内，避免了早熟收敛现象。对多个标准测试函数的实验结果表明，与当前多样性控制的粒子群优化(DCPSO)算法相比，DFCPSO算法在复杂优化问题和多模态优化问题中具有更强的全局搜索能力。关键词：粒子群优化；早熟收敛；多样性；全局最优中图分类号：TP301．6文献标志码：ADiversityfeed

3、backandcontrolparticleswarmoptimizationalgorithmRA0Xinghua，WANGWenge，HUXu(CollegeofMechanicalandVehicleEngineering,HunanUniversity,ChangshaHunan410082，China)Abstract：ConcerningtheprematureconvergenceprobleminParticleSwarmOptimization(PSO)algorithm，aDiversityFeedbackandControlPSO(DFCPSO)algori

4、thmwasproposed．Intheprocessofsearch，thealgorithmdynamicallyadjustedthealgorithmparametersaccordingtothefeedbackinformationofdiversity；asaresult，thedistributionofiterationsinthediversitycurvewasimproved．Whenthepopulationdiversityorthevarianceofthepopulation’Sfitnessdroppedtothegiventhresholds，

5、theproposedalgorithmwouldlettheparticleswarIninitializebasedontherepulsionoftheglobalbestpositionandflyawayfromthegatheringareaeficientlytosearchagain，hencethediversitywascontrolledinreasonablerange，whichavoidedprematureconvergence．Theexperimentalresultsonseveralwell—knownbenchmarkfunctionssh

6、owthatDFCPSOhasstrongerglobaloptimizationabilityinthecomplicatedproblemsandmulti—modaloptimizationwhenbeingcomparedwiththeexistingDiversity—ControlledPSO(DCPSO)．Keywords：ParticleSwarmOptimization(PSO)；prematureconvergence；diversity；globalconvergence粒子的收敛和发散行为与算法参数的关系，通过两组不同的0引言算法参数分别控制粒子的吸引、排

7、斥运动，得到了多样性控制粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法是由的粒子群优化(Diversity—ControlledParticleSwarmEberhart和Kennedy于1995年提出的一种基于群体智能的优Optimization，DCPSO)算法。化方法，其模拟鸟群觅食过程中的迁徙和聚集行为，通过各个以上算法在吸引阶段均采用固定的算法参数，且将多样粒子问的交流协作，搜索问题的最优解⋯。PSO算法具有运性下限d作为算法进入排斥阶段的