2种增强粒子群优化算法多样性的有效方法

1、引入粒子变异的反向飞行改进粒子群算法

基于粒子变异的改进粒子群算法(MPSO)针对基本粒子群优化算法(PSO)表现出强烈的趋同性的特点,通过改变部分粒子的运动方向来维持和增加种群的多样性,提高粒子群算法对解空间的搜索能力。

澳客彩票网此算法的基本思想是把整个种群分成不同的两个小组,当一个小组的粒子飞向目前的最优解时,另外一个小组反方向飞行,以有效避免算法陷入局部最优的可能性。

具体的方法是引入遗传算法澳客彩票网中变异率的概念,将整个种群的数目乘以变异率,产生变异的粒子,这部分变异的粒子,飞行速度的方向不再按照原速度更新公式计算出的速度方向,向整个种群目前找到的最优解飞行,而是朝相反的方向飞行。这样就显著增加了种群在搜索过程中的多样性,使得粒子集聚的程度大大减轻,不至于陷于局部最优解。

2、引入向最差个体学习的改进粒子群优化算法

基本粒子群优化算法(PSO)只向全局最优个体和自身历史最优学习,可以引入吸取最差个体经验的方式来改进速度更新公式,进而增强粒子群优化算法多样性。

澳客彩票网具体操作时与上面的改进方式一样,还应当分为两个小组,其中一组为优势组,而另一组为劣势组,组间可以相互交流,一般而言当优势组快速收敛时,多样性迅速丧失,而此时劣势组则能保持较好的多样性。

3、引申至智能算法的多样性改进

上面介绍的2种增强粒子群优化算法多样性的方法经过稍微修改,也可以应用于其它智能算法……


5 Responses to “2种增强粒子群优化算法多样性的有效方法”

  1. sylindar  on 八月 3rd, 2010

    这位仁兄你写的太好了,有没有其他关于粒子群和人工蜂群的,多分享点呗,谢~~

    • CnHUP  on 八月 3rd, 2010

      澳客彩票网谢谢!近来在完善智能算法框架中,少关注了些国内外最新智能算法研究进展,一定多努力,常回来看看哦~~

  2.   on 七月 2nd, 2010

    高人,太低调了

  3.   on 七月 2nd, 2010

    太强了

    • CnHUP  on 七月 2nd, 2010

      实是无米之炊了,哪有你那么多料


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