基于粒子滤波重采样与变异操作的改进粒子群算法

来源：计算机应用杂志2016年第4期北京时间：

作者：韩雪, 程奇峰, 赵婷婷, 张利民

单位：1. 辽宁工程技术大学 理学院, 辽宁 阜新 123000;2. 辽宁工程技术大学 智能工程与数学研究院, 辽宁 阜新 123000;3. 辽宁工程技术大学 机械工程学院, 辽宁 阜新 123000

摘要：针对标准粒子群优化(PSO)算法在求解过程中存在求解精度低、搜索后期收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子滤波重采样步骤与变异操作相结合的改进PSO算法——RSPSO。该算法充分利用重采样中具有较大权值的粒子被保留和复制、较小权值的粒子被舍弃的特点,并利用已有的变异操作方法克服粒子匮乏的缺点,大大增强了PSO算法中后期搜索阶段的局部搜索能力。在不同基准函数下对RSPSO算法和标准PSO算法以及文献中其他改进算法进行对比。实验结果表明, RSPSO算法的收敛速度较快,同时其搜索精度和解的稳定性均有所提高,且能够全局地解决多峰问题。

关键词：粒子群算法,粒子滤波,重采样,变异,基准函数

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61304090);辽宁省自然科学基金资助项目(2015020570);辽宁省教育厅科学研究项目(L2013132);辽宁工程技术大学生产技术问题创新研究基金资助项目(2013031T)。