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基于多策略協(xié)同作用的粒子群優(yōu)化MSPSO算法

大小:0.80 MB 人氣: 2017-12-21 需要積分:1

  針對粒子群優(yōu)化(PSO)算法容易早熟收斂、在進化后期收斂精度低的缺點,提出了一種基于多策略協(xié)同作用的粒子群優(yōu)化( MSPSO)算法。首先,設(shè)定一個概率閾值為0.3,在粒子迭代過程中,如果隨機生成的概率值小于閾值,則采用對當(dāng)前種群中的最優(yōu)個體進行反向?qū)W習(xí)并生成其反向解,以提高算法的收斂速度和收斂精度;否則,算法執(zhí)行對粒子的位置進行高斯變異策略,以增強種群的多樣性;其次,提出一種將柯西分布的比例參數(shù)進行線性遞減的柯西變異策略,能夠產(chǎn)生更好的解引導(dǎo)粒子向最優(yōu)解空間運動;最后,在8個標準測試函數(shù)上進行仿真測試,MSPSO算法在Rosenbrock、Schwefel‘s P2. 22、Rotated Ackley、Quadric Noise、Ackley函數(shù)上收斂的平均值分別為1.68E+ 01、2.36E -283、8.88E -16、2.78E - 05、8.88E - 16,在Sphere、G riewank和Rastrigin函數(shù)上收斂達到最優(yōu)解0,優(yōu)于高斯擾動粒子群優(yōu)化( GDPSO)算法、基于柯西變異的反向?qū)W習(xí)粒子群優(yōu)化(GOPSO)算法。結(jié)果表明,所提出的算法收斂精度高,能避免粒子陷入局部最優(yōu)。

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