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一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析 总被引:65,自引:4,他引:65
分析了变异操作对微粒群算法(particle swarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解.算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作.当微粒飞行速度过小时,通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索,减弱了随机变异操作带来的不稳定性.典型复杂函数优化的仿真结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索. 相似文献
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