独立局部搜索与多区域渐近收敛的新型PSO算法
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 辽宁科技大学化学工程学院,辽宁鞍山114051;2. 辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114051)

作者简介:

王玉昆(1982-), 男, 讲师, 博士生, 从事群智能算法及化工优化的研究;陈雪波(1960-), 男, 教授, 博士生导师, 从事群集智能、复杂系统分析与建模等研究.

通讯作者:

E-mail: xuebochen@126.com

中图分类号:

TP301.6

基金项目:

国家自然科学基金项目(71571091,61473054).


Improved multi-area search and asymptotic convergence PSO algorithm with independent local search mechanism
Author:
Affiliation:

(1. School of Chemical Engineering, University of Science and Technology Liaoning, Anshan114051, China;2. School of Electronic and Information Engineering, University of Science and Technology Liaoning, Anshan114051, China)

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    摘要:

    针对标准粒子群算法(PSO)全局与局部搜索能力相互制约的缺点,提出一种带有独立局部搜索机制、多区域搜索策略和渐近收敛能力的新型PSO算法(ILS-PSO).设计新的简化参数的全局搜索公式、非劣解邻域局部搜索公式和当前最优解邻域深度搜索公式,使算法具备独立的全局与局部搜索能力.通过参数xi$和\lambda$ 协调算法的全局与局部搜索能力,以实现算法的多区域搜索和渐近式收敛.典型函数及其偏移函数的对比测试结果表明,ILS-PSO算法具有良好的优化性能,其综合性能优于其他对比算法.

    Abstract:

    Global and local search abilities restrict each other in the standard particle swarm optimization(PSO) algorithm. A new improved PSO algorithm with the independent local search(PSO-ILS) mechanism, multi-area search strategy and asymptotic convergence ability is proposed. Firstly, a new global search formula with simplified parameters, a local one for neighborhood of non-inferior solutions and a depth one for neighborhood of current optimal solution, are designed. Therefore, the proposed algorithm possesses independent both global and local search abilities. Then, for realizing the multi-area search strategy and asymptotic convergence abilities, the parameters xi and $\lambda$ are defined to coordinate the abilities of both global and local searches. The comparative experimental result of typical and their shifted functions demonstrates that the PSO-ILS algorithm is of better performance than other algorithms.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王玉昆,陈雪波.独立局部搜索与多区域渐近收敛的新型PSO算法[J].控制与决策,2018,33(8):1382-1390

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  • 在线发布日期: 2018-07-26
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