一种信息充分交流的扩散粒子群算法

为解决粒子群算法搜索精度不高,特别是对高维函数优化性能不佳问题,提出一种信息充分交流的扩散粒子群算法(DPSO-FCI).该算法在粒子更新方式上引入周围极值,在演化过程中粒子以一种递增方式进行扩散操作,使得种群信息得到更加充分的利用.同时,通过非线性调整惯性权重、扩散操作引导极值变化来增强群体对信息的利用能力.采用4个基准测试函数对DPSO-FCI算法进行测试,并与几种不同类型的改进粒子群优化算法进行对比.实验结果验证了DP-SO-FCI算法的有效性.