一种改进的混合粒子群优化算法.pdfVIP

第29卷 第3期 桂 林 工 学 院 学 报 Vo1．29No．3 2009年 8月 JournalofGuilinUniversityofTechnology Aug． 2009 文章编号：1006—544X (2009)03—0411—05 一 种改进的混合粒子群优化算法 蒙 正 中 (广西国际商务职业技术学院，南宁 530007) 摘 要：针对粒子群优化算法容易陷人局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点，把 Hooke—Jeeves模式有哪些信誉好的足球投注网站方法作为粒子群优化算法的一个局部有哪些信誉好的足球投注网站算子，嵌入到粒子群算法中，Hooke— Jeeves的强局部有哪些信誉好的足球投注网站能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度，从而提出了一种混合粒子群 优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证，结果表明，提出的混合算法的收敛速度和精度均优 于粒子群优化算法。 关键词 ：粒子群优化算法 ；Hooke-Jeeves方法 ；混合算法 中图分类号：TP301．6 文献标志码-A 提高了粒子群优化算法的性能，但算法本身也还 0 引 言 存在着不足。本文尝试把具有强局部收敛能力但 粒子群优化算法… (particleswarm optimiza— 收敛效果依赖于初始值的Hooke—Jeeves模式有哪些信誉好的足球投注网站方 tion，PSO)是 Kennedy和 Eberhart受鸟群的群体 法 (HJ) 作为一个算子，引入到PSO中，利用 运动的启发而于 1995年提出的一种新的群智能优 HJ算法的强收敛能力来提高PSO的收敛速度和求 化算法。由于PSO简单、收敛速度较快、参数少、 解精度，利用PSO算法的全局收敛性能给HJ算法 容易实现等优点，一经提出，便得到国内外学者 提供一个好的初始值 ，保证 HJ算法的收敛效果。 的广泛关注。目前，PSO已经在很多领域得到了 基于这样 的思想，本文提出了一种基于 HJ算法和 广泛应用，如 电力系统优化、TSP问题、函数优 PSO结合的混合粒子群算法，通过基准函数和实 化、参数辨识等 。随着研究的深入，人们发 例测试验证表明，算法的收敛速度和精度均优于 现，PSO本身也存在着一些不足，比如易陷入局 粒子群算法。 部极值点、进化后期收敛慢、精度较差等。为了 1 混合粒子群优化算法 克服这些缺点，提高PSO的性能，学者们对PSO 进行了很多改进。如：2004年，高鹰等 把模拟 1．1 基本粒子群算法 退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优 粒子群算法是对鸟群觅食过程的迁徙和聚集的 化算法中，给出了一种基于模拟退火的粒子群算 模拟，描述了一群以一定速度在n维有哪些信誉好的足球投注网站空间中飞 法；2007年，贾东立等 为了解决粒子群算法早 行的微粒之间的互动行为，每个微粒的飞行速度和 熟收敛和有哪些信誉好的足球投注网站精度低的问题，提出了基于混沌变 位移可根据 自身和群体的飞行经验进行调整。粒 异的小生境粒子群算法；2008年，李季等 借鉴 子群中的每一个粒子代表了PSO系统的一个潜在 遗传算法中的选择交叉操作，提出了一种基于遗 解 ，而每个粒子的运动状态可用下面的公式表示： 传交叉因子的改进粒子群优化算法，等等。这些 口￡(k+1)=WV(Ii})+C1rand()(Pb 一 (k))+ 算法从不同方面对 PSO进行了改进，不同程度地 C2rand()(gb 一 i(k))； (1) 收稿 日期：2009—06—26 作者简介：蒙正中 (1954一)，男，副教授 ，研究方向：应用数学、计算智能及应用 ，E—mail：mzz@gxibvc．net。 4l2 桂 林 工 学 院 学 报 2009芷 (+1)= ()+ (+1)。