924复旦学报(自然科学版)第43卷针对这一难题,本文提出粒子群协同优化(PSCO)算法.该算法的基本思想是利用S(S1)个独立的粒子群进行协同优化.其中前S-1个粒子群根据本粒子群迄今搜索到的最优点来修正群中粒子的速度,而第S个粒子群则是根据全部粒子群迄今搜索到的最优点修正群中粒子的速度.这样既利用前S-1个粒子群的独立搜索来保证寻优搜索过程可以在搜索空间中的较大范围内进行,又利用第S个粒子群追逐当前全局最优点来保证算法的收敛性,从而兼顾优化过程的精度和效率.这种算法结构并不要求每个粒子群的粒子数相等,也不要求所有粒子群的粒子状态更新策略相同.当粒子数相同时,PSCO和经典PSO的计算复杂度是相同的.
鉴于PSO陷入局部极小时,粒子速度接近0,导致粒子位置保持不变.故本文提出在经典PSO中增加扰动因子的策略:如果迄今搜索到的全局最优适应值连续u步迭代没有更新,则重置粒子的速度.u是自然数,称为扰动因子.扰动策略表示为:
扰动策略的思想是当粒子群陷入局部极小点时,重置粒子的速度,强迫粒子跳出局部极小点,从而引发一轮新的搜索过程.在PSCO算法中引入扰动策略,可以进一步改善PSCO.3实验
u=10,如果(3)式的条件被满足,则重置所有粒子的速度图1经典PSO优化Rastrigrin函数实验
function为[0,0.3]之间的随机数.由图1可见,扰动策略对粒子群
但是这些算法大多着眼于 PSO 的参数选择或某个参数的动态修改策略 ,故难以 克服 PSO算法易陷入局部极小的固有弱点 . 为此本文提出一种多粒子群协同优化( PSCO...
+ + 克服 * -算法易陷入局部极小的固有弱点. 为此本文提出一种多粒子群协同优化* , )( + - 方法. 为使 * + +算法摆脱局部极小, 提出粒子扰动策略...
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