粒子群优化算法中的分步式策略

为了解决粒子群优化算法(PSO)在处理高维多极值问题时容易陷入局部最优而早熟的问题,提出了分步式学习策略和分步式评价策略。前者让粒子每次升级只向某一个榜样学习,使粒子能在更有潜力的区域搜索;并简化了其升级规则,使粒子的搜索行为更易被控制。后者对粒子的位置矢量逐维进行评价,使粒子向目标最优位置“稳步前进”;并通过对维之间的关系的检测,解决了维不可分解的问题。实验证明,新算法具有很好的收敛速度和抗早熟能力。