一种基于种群多样性的粒子群优化算法设计及应用

来源：信息与控制杂志2017年第6期北京时间：

作者：韩红桂, 卢薇, 乔俊飞

摘要：针对粒子群优化算法早熟收敛及搜索精度较低的问题，提出一种基于种群多样性的改进型粒子群优化算法（PDPSO）.首先，利用种群多样性描述粒子的分布状态，获得了进化过程中粒子飞行的非线性特征；其次，基于粒子的种群多样性设计了自适应惯性权重调整策略，实现了粒子全局探索能力及局部开发能力的平衡；最后，利用标准测试函数检验PDPSO算法性能，并将PDPSO算法应用于污水处理过程能耗模型优化，实验结果表明：与标准粒子群及其他改进粒子群算法相比，PDPSO算法具有较高的搜索精度，并有效地避免粒子陷入局部最优；同时，PDPSO算法能够实现污水处理过程的优化，保证污水出水水质的前提下，降低了污水处理过程的运行能耗.

关键词：种群多样性, 自适应惯性权重, 粒子群优化算法, 污水处理运行能耗