论文研究-一种催化粒子群算法及其性能分析.pdf

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文件名称：论文研究-一种催化粒子群算法及其性能分析.pdf
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更新时间：2022-08-11 13:15:54
纵横交叉算法,横向交叉,纵向交叉,催化剂,粒子群算法,中庸解,占优解 针对粒子群算法（PSO）在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题，提出了一种新颖的混合算法—催化粒子群算法（CPSO）。在CPSO优化过程中，种群中的粒子始终保持其个体历史最优值pbests。CPSO种群更新由改造PSO、横向交叉以及垂直交叉三个搜索算子交替进行，其中，每个算子产生的中庸解均通过贪婪思想产生占优解pbests，并作为下一个算子的父代种群。在CPSO中，纵横交叉算法（CSO）作为PSO的加速催化剂，一方面通过横向交叉改善PSO的全局收敛性能，另一方面通过纵向交叉维持种群的多样性。对六个典型benchmark函数的仿真结果表明，相比其他主流PSO变体，CPSO在全局收敛能力和收敛速率方面具有明显优势。