运用邻域平均性能准则的粒子群优化法

在工业过程参数优化问题中,由于测量噪声和过程的随机干扰,测量所得的性能曲面往往呈现多极值点的形态,但其中真正的极值点只有一个.传统的方法是在建模(例如神经网络)的过程中自然消除掉部分高频噪声.首先介绍了一种寻优性能指标———邻域平均性能准则,这种准则不是仅以性能曲面上某点的函数值作为性能指标,而是以该点及其周围各点函数的加权平均值作为指标.然后,把该性能指标与一种新的寻优方法———粒子群优化法相结合,给出了混有噪声的多维多极值点函数的寻优算法.一、二维函数的仿真数据初步表明了这种新方法是可行的.