具有群活性感知的自适应微粒群算法
孙备
王雅琳
桂卫华
阳春华
何明芳
1.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,4100832.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,4100833.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,4100834.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,4100835.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083
摘要：算法结构和对信息的利用能力是影响算法性能的重要因素.标准微粒群算法简洁易用,然而在其寻优过程中,每个粒子仅仅向自身历史最优经验和种群历史最优经验学习,未能有效利用寻优过程中其他粒子的经验和状态信息;另外,单纯的基于二阶差分方程的迭代寻优方式在算法结构上增大了算法陷入局部最优的概率.为了从算法结构上减少微粒群算法早熟收敛和陷入局部最优的情况,本文提出了一种具有群活性感知的自适应微粒群算法:通过引入群活性对当前的寻优状态进行描述,然后根据群活性自适应地改变粒子的拓扑结构和搜索模式,在一定程度上增强了微粒群算法的全局收敛能力.基准函数测试结果证明了本算法的有效性和特点.
关键词：微粒群算法群活性感知信息利用控制策略自适应
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家创新研究群体科学基金项目(61321003)国家自然科学基金面上项目(61273187)国家自然科学基金面上项目(61273186)教育部高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域项目(20110162130011)Supported by Foundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of China(61321003)National Natural Science Foundation of China(61273187)National Natural Science Foundation of China(61273186)Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(20110162130011)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 422-427 )
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