文件名称：论文研究-采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法.pdf
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更新时间：2022-08-11 13:08:00
粒子群优化,异构搜索,多子群,协同进化,多样性,克隆选择
针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题，提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成，精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成，每个子群采用不同策略进行进化，根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重；自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向，采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索，普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark 函数优化问题测试，仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性，收敛精度高且全局搜索能力强，具有良好的优化性能。