資料介紹
針對粒子群算法(PSO)種群多樣性低和易于陷入局部最優(yōu)等問題,提岀一種粒子置換的雙種群綜合學(xué)PSO算法( PP-CLPSO)。根據(jù)PSO算法的收斂特性和 Logistic映射的混沌思想,設(shè)計并行進(jìn)化的PSO種群和混沌化種群,結(jié)合粒子編號機(jī)制,形成雙種群系統(tǒng)中粒子的同號結(jié)構(gòu)和冋位結(jié)構(gòu),其中粒子的慣性權(quán)重根據(jù)適應(yīng)度值自適應(yīng)調(diào)節(jié);當(dāng)搜索過程陷入局部最優(yōu)時,PSO種群同位結(jié)構(gòu)下適應(yīng)度值較差的粒子,根據(jù)與混沌化種群間的同號結(jié)構(gòu)執(zhí)行粒子置換操作,實現(xiàn)了雙種群系統(tǒng)資源的合理調(diào)度,増加了種群的多樣性;進(jìn)而綜合雙向搜索的同位粒子學(xué)習(xí)策略和線性遞減搜索步長的局部學(xué)習(xí)策略,進(jìn)行全局探勘和局部搜索,提高了算法的求解精度。實驗選取9個基準(zhǔn)測試函數(shù),同時與4個改進(jìn)的粒子群算法和4個群智能算法進(jìn)行對比驗證,實驗結(jié)果表明,PP- CLPSO算法在求解精度和收斂速度等方面具備較好的綜合性能。
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