具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

来源：计算机应用杂志2015年第5期北京时间：

作者：吕莉, 赵嘉, 孙辉

单位：南昌工程学院 信息工程学院, 南昌 330099

摘要：为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法.通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态: 若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率.在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等.

关键词：粒子群优化算法,反向学习,算法状态,自适应逃逸

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61261039,61263029);江西省自然科学基金资助项目(20132BAB211031,20142BAB207018);江西省科技支撑计划项目(20142BBG70034);江西省高校科技落地计划项目(KJLD13096);南昌市科技计划项目(2013HZCG011,2014HZZC008, 2013HZCG006).