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《深圳大学》 2015年
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粒子群进化算法的改进及应用

和梦思  
【摘要】:粒子群进化算法(PSO)是由Dr.Eberhart等人提出的,模拟鸟群觅食活动求取最优解,由于其收敛速度快,模型简单、并且需要调整的参数少等优点,在近年来已经被广泛应用于工程、科学、经济管理等多个学科领域.微分进化算法(DE)是由Price等人提出的,由于操作方便、性能好等优点,相比其他优化算法在稳定性和收敛性有很大优势.然而以上两个算法针对不同的优化问题,其收敛精度和速度有很大差异.PSO在解决某些多峰函数时,会出现收敛精度不高、易陷入局部最优等缺点.DE在优化一些复杂问题时,进入优化后期,会出现收敛很慢等情况.针对以上问题,本文提出了两类基于这两种算法的混合优化算法.具体内容如下:(1)提出了基于改进粒子群进化算法和微分进化算法的混合优化算法:该算法第一步是对种群进行PSO优化,产生个体最优;接着再对个体最优采用DE优化.为了协调全局和局部搜索能力,新算法采取惯性权重和学习因子非线性变化策略;而为了提高算法跳出局部最优的能力,在DE优化时采取放缩因子非线性变化策略.(2)引入粒子浓度和浓度概率两个因素,根据这两个因素把粒子群分为二部分,第一部分粒子浓度高,在空间较为密集,易陷入局部最优,这部分采用DE优化;第二部分粒子浓度较小,有较大的优化前景,这里采用PSO优化.最后,为了检验算法的性能,本文选用10个典型的测试函数进行模拟,实验结果表明,新提出的混合算法有以下特点:通过与传统的粒子群进化算法和微分进化算法相比较,发现新提出的两种算法都具有更好的优化性能,收敛精度更高,速度更快,另外对于高维问题仍能有很好的优化效果.
【学位授予单位】:深圳大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP18

【共引文献】
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5 顾佼佼;赵建军;颜骥;陈学东;;基于MODPSO-GSA的协同空战武器目标分配[J];北京航空航天大学学报;2015年02期
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