混合粒子群优化算法及其收敛性分析

来源：计算机测量与控制杂志2016年第5期北京时间：

作者：董航,高志强,李姝湲,郭红霞,程川

摘要：为解决标准粒子群优化算法不能保证全局收敛,寻优精度低,尤其在高维函数优化方面易陷入局部极小值等问题,提出一种融合Kent混沌映射、云模型理论和布谷鸟搜索的混合粒子群优化算法(CPSO);CPSO算法采用混沌初始化种群位置、全局开发及局部开采的均衡搜索、多子种群协同进化等改进策略,同时从随机优化算法的全局收敛准则角度对CPSO算法的全局收敛性进行证明,并给出了CPSO算法的时间复杂度分析;经典的benchmark测试函数的实验统计结果表明,CPSO算法在收敛性、寻优精度、稳定性等方面均优于经典算法。

关键词：混合粒子群优化算法;云模型;混沌映射;布谷鸟搜索;收敛性分析

基金资助：国家自然科学基金项目(61309008)。