一类求解复杂优化问题的改进粒子群算法
来源期刊:控制工程2011年第6期
论文作者:李静 王京
文章页码:841 - 1753
关键词:粒子群优化算法;混沌;自适应;末位重置;
摘 要:基本粒子群算法在求解多数非线性函数优化问题时容易陷入局部极小,而陷入局部极小会导致搜索失败,在很大程度上限制了它的搜索能力,为解决此问题,提出改进粒子群算法,介绍了该算法的关键技术和具体步骤。改进粒子群算法分别采用混沌扰动机制、自反向机制及在迭代过程中重新初始适应值最差粒子等策略,用以解决局部最优及增强算法的种群多样性。还对改进算法进行了评估验证和仿真实验,实验结果证明,改进算法在搜索能力上有明显提高,能够较好地解决复杂优化问题。
李静,王京
北京科技大学冶金工程研究院
摘 要:基本粒子群算法在求解多数非线性函数优化问题时容易陷入局部极小,而陷入局部极小会导致搜索失败,在很大程度上限制了它的搜索能力,为解决此问题,提出改进粒子群算法,介绍了该算法的关键技术和具体步骤。改进粒子群算法分别采用混沌扰动机制、自反向机制及在迭代过程中重新初始适应值最差粒子等策略,用以解决局部最优及增强算法的种群多样性。还对改进算法进行了评估验证和仿真实验,实验结果证明,改进算法在搜索能力上有明显提高,能够较好地解决复杂优化问题。
关键词:粒子群优化算法;混沌;自适应;末位重置;