| 求解复杂优化问题的双层多种群粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 高芳,崔刚,吴智博,刘宏伟,杨孝宗.求解复杂优化问题的双层多种群粒子群优化算法[J].高技术通讯,2009,19(5). |
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| 作者姓名： | 高芳 崔刚 吴智博 刘宏伟 杨孝宗 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 为解决粒子群优化算法存在的易早熟和精度低问题,提出了一种双层多种群粒子群优化算法.此算法采用上下两层,即下层N个基础种群和上层一个精英种群.各个基础种群相互独立进化,并从精英种群中得到优良信息指导自己的进化.上层精英种群首先通过接受各基础种群的当前最优粒子来更新自己的粒子集合,然后执行自适应变异操作,最后随机地向每一个基础种群输送出本次进化后的一个最优粒子来改进其下一轮搜索.该算法的并行双进化机制增加了群体的随机性和多样性,提高了全局搜索能力和收敛精度.实例仿真表明该算法具有较好的性能,尤其对于复杂多峰函数优化,成功率显著提高.
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| 关 键 词： | 粒子群优化(PSO) 双层多种群 精英种群 自适应变异 |
A Bi-level multi-population particle swarm optimization algorithm for solving complicated optimization problems |
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| Gao Fang,Cui Gang,Wu Zhibo,Liu Hongwei,Yang Xiaozhong.A Bi-level multi-population particle swarm optimization algorithm for solving complicated optimization problems[J].High Technology Letters,2009,19(5). |
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| Authors: | Gao Fang Cui Gang Wu Zhibo Liu Hongwei Yang Xiaozhong |
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| Affiliation: | Gao Fang,Cui Gang,Wu Zhibo,Liu Hongwei,Yang Xiaozhong(School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001) |
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| Abstract: | To overcome the PSO algorithm's drawbacks of easily premature converging and low convergence precision,the pa- per proposes a new improved bi-level multi population particle swarm optimization (PSO) algorithm.This algorithm in- cludes two levels:the lower level of N basic swarms and the upper level of elite swarm.These basic swarms independent- ly evolve and obtain the advanced information to supervise their evolution.The elite swarm first accepts the current opti- mal particles from each basic swarm to upd... |
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| Keywords: | particle swarm optimization(PSO) bi-level multi-population elite swarm adaptive mutation |
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