基于云变异的云自适应粒子群算法

研究云粒子群优化算法问题,为了克服云粒子群优化算法易过早收敛的缺点和提高优化多峰函数的性能。提出了一种云变异的云自适应粒子群优化新算法,结合全局最优值和粒子适应度的比值体现出粒子优差的特点,利用正态云发生器自适应调整粒子个体惯性权重,并且对粒子位置进行了基于云模型的变异操作,合理的对粒子群各参数进行设置,典型测试函数仿真结果表明,改进优化算法能有效找出全局最优解,提高了收敛精度和收敛速度,且适宜于多峰值问题寻优,是一种可行而有效的优化方法。     

一种改进的简化粒子群算法

由于简化粒子群算法中每个粒子都采用相同的迭代公式进行进化,使得在进化后期粒子间的差异性不强,算法容易出现早熟、搜索速度慢的问题.针对上述问题,在简化粒子群优化算法的基础上,加入了混合蛙跳算法的分组思想,提出了一种蛙跳简化粒子群算法.算法将粒子群分为多组同时进行搜索,每组粒子进行若干次迭代后再重新进行分组.粒子的迭代方式在简化粒子群上增加了对各小组最优粒子信息的利用,使各小组就利用不同的迭代公式进化,保证了粒子间的差异性.分别用基本粒子群算法、简化粒子群算法、混合蛙跳算法和蛙跳简化粒子群算法(改进的算法)对4个经典函数进行测试.结果表明,改进的算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度.