基于扰动的精英反向学习粒子群优化算法

针对粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于扰动的精英反向学习粒子群算法。算法采用在粒子迭代的过程中,以一定的概率对当前的最优个体进行动态一般反向学习生成其反向解,引导粒子向最优解空间靠近;用一种非线性递减的方式改变惯性权重,以提高算法的收敛速度和收敛精度;采用扰动的方式增强算法的局部探索能力,帮助粒子跳出局部最优解。在14个标准函数上进行仿真测试,结果表明改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效地避免陷入局部最优,适合求解函数优化的问题。

带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期早熟收敛现象,提出了一种带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法.算法在迭代的过程中,根据群体适应度方差按照一定的概率对当前的个体最优粒子进行扰动,增强了算法的局部探索的能力,使得粒子跳出局部最优点;同时增加粒子的相互学习阶段,使得每个粒子的进化不仅受到个体最优粒子和全局最优粒子的影响,而且还受到其他粒子之间相互学习的影响,提高了算法的收敛速度.数值实验表明,改进的新算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效克服早熟收敛现象.