论文研究-基于自适应多种群的粒子群优化算法.pdf

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文件名称：论文研究-基于自适应多种群的粒子群优化算法.pdf
文件大小：597KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 10:10:37
论文研究 为了平衡算法的探测能力和开采能力，提高粒子群算法在不同类型问题上的综合性能，提出了一种基于自适应多种群的粒子群优化算法（PSO-SMS）。算法包含重组、子群规模调整和探测三个模块。在演化初始阶段，整个种群被划分成许多子种群。重组模块使不同子群间可以共享优势信息，有利于单峰和多峰函数的优化。当种群陷入潜在的局部最优时，探测模块可基于搜索过程的一些历史信息，帮助跳出当前的局部最优。通过子群规模调整，每个子种群的大小随着进化的过程而逐渐增加，有利于提高算法在初始阶段的探测能力和后期的开采能力。通过CEC2013的测试集与其他七种PSO算法的比较表明，PSO-SMS算法在解决不同类型的函数优化问题上有着突出的性能表现。