改进粒子群算法的目标函数变化分类动态优化

由于优化问题的目标函数和约束条件都随着时间而改变导致其最优值也发生改变,提出一种基于改进粒子群算法的目标函数变化分类动态优化算法。首先对动态优化问题进行定义,明确问题的研究对象,提出对目标函数随时间变化程度分类的思想,通过对变化的函数进行监测的方法将其分为剧烈变化、中等程度变化和弱变化三种类型,并针对不同的强度变化对粒子群算法采用不同的改进策略,最后将不同的策略融入计算。通过采用移动多峰问题进行测试,结果表明,提出的改进粒子群优化算法能监测目标函数变化,并能随时跟踪到最优解,平均离线误差相对于标准粒子群算法更小,性能更稳定。