一種新的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

2012年04月10日11:43:27 本網(wǎng)站我要評(píng)論(2)字號(hào)：T | T | T

關(guān)鍵字：

吳昌友，王福林，馬　力
東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱

摘　　　要：在現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，首先闡述標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法的基本原理，并對(duì)它加以分析，指出標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法初始粒子種群的產(chǎn)生速度慢、在優(yōu)化過(guò)程中容易陷入局部較優(yōu)等缺點(diǎn)，然后對(duì)其缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，將改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析研究，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可知，改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法在收斂速度及收斂精度上都明顯好于標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化方法。

關(guān)　鍵　詞：粒子群優(yōu)化算法；變異；收斂速度

１　引　言
粒子群優(yōu)化算法（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）由Ｋｅｎｎｅｄｙ和Ｅｂｅｒｈａｒｔ于１９９５年提出的一種新的全局優(yōu)化進(jìn)化算法，其基本概念源于對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)捕食行為的模擬［１２］。與遺傳算法和蟻群算法相類(lèi)似，ＰＳＯ算法也是一種基于群集智能的演化計(jì)算技術(shù)，作為一種高效的優(yōu)化方法，該算法近年來(lái)已引起了優(yōu)化及演化計(jì)算等領(lǐng)域的學(xué)者們的廣泛關(guān)注［３］。粒子群優(yōu)化算法與其他的進(jìn)化算法相比，粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)單通用、調(diào)整參數(shù)少、容易實(shí)現(xiàn)，具有較強(qiáng)的全局收斂能力和魯棒性，且不需要借助問(wèn)題的特征信息，非常適于對(duì)復(fù)雜環(huán)境中的優(yōu)化問(wèn)題的求解。雖然粒子群優(yōu)化算法存在著許多優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也存在著易陷入局部較優(yōu)，進(jìn)化后期收斂速度慢，精度較差等缺點(diǎn)［４］。為了克服粒子群優(yōu)化算法的這些缺點(diǎn)，研究人員提出了許多改進(jìn)的粒子群算法，如李季等提出的交叉粒子群算法，呂振肅等提出的自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法，高鷹等提出的免疫粒子群算法等，這些算法從不同方面對(duì)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了改進(jìn)，不同程度地提高了算法的收斂速度和精度［４９］。本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的缺點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種新的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法。并將改進(jìn)的ＰＳＯ算法與標(biāo)準(zhǔn)ＰＳＯ算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果上可以看出，改進(jìn)的ＰＳＯ算法能夠取得較好的優(yōu)化性能，全局收斂性得到顯著提高。

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