具有群活性感知的自适应微粒群算法

算法结构和对信息的利用能力是影响算法性能的重要因素.标准微粒群算法简洁易用,然而在其寻优过程中,每个粒子仅仅向自身历史最优经验和种群历史最优经验学习,未能有效利用寻优过程中其他粒子的经验和状态信息;另外,单纯的基于二阶差分方程的迭代寻优方式在算法结构上增大了算法陷入局部最优的概率.为了从算法结构上减少微粒群算法早熟收敛和陷入局部最优的情况,本文提出了一种具有群活性感知的自适应微粒群算法:通过引入群活性对当前的寻优状态进行描述,然后根据群活性自适应地改变粒子的拓扑结构和搜索模式,在一定程度上增强了微粒群算法的全局收敛能力.基准函数测试结果证明了本算法的有效性和特点.