【摘 要】
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群体智能算法作为一种新兴的智能计算技术已成为越来越多研究者关注的焦点。群体智能的概念源于对蜜蜂、蚂蚁、大雁等这类群居生物群体行为的观察和研究,通常将这样一种模拟
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群体智能算法作为一种新兴的智能计算技术已成为越来越多研究者关注的焦点。群体智能的概念源于对蜜蜂、蚂蚁、大雁等这类群居生物群体行为的观察和研究,通常将这样一种模拟群居性生物中的集体智能行为的智能计算方法称为群体智能算法。微粒群算法(简称PSO)是一种新型的群体智能算法,由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出,它模拟了鸟群在空中飞行、觅食和栖息等活动。自微粒群算法提出以来,由于它概念简单、实现容易、执行速度快等优点,已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制、模式识别、信号处理以及机器人技术等领域,成为目前进化计算研究的一个新热点。
本文在对基本微粒群算法进行分析的基础上,针对微粒群算法中的早熟收敛问题,提出了一种能够保证种群多样性的微粒群算法--基于聚类分析的微粒群算法(简称CPSO)。该算法运用聚类分析方法,将算法中的微粒进行分类,根据微粒的聚类程度判断种群多样性,然后当种群多样性较差时,运用最小-最大标准化混沌序列和随机产生两种逃逸策略有选择性地对部分微粒进行逃逸,来增加种群的多样性。CPSO使陷入局部最优位置的发生停滞的微粒能够及时跳出局部最优,进入解空间的其它区域进行搜索,增大了微粒种群的多样性,克服了PSO的早熟收敛问题,大大增强了PSO的全局搜索能力。并从理论上证明了CPSO能够依概率收敛于全局最优解。最后以典型的测试优化函数进行了仿真实验,验证了CPSO的有效性。然后,将上述思想应用于随机微粒群算法,给出了一种基于聚类分析的随机微粒群算法(简称CSPSO)。CSPSO保证了种群的多样性,使微粒能够有效的进行全局搜索。并通过理论证明了它依概率收敛于全局最优解。最后通过几个典型的复杂测试优化函数进行了仿真实验,验证了CSPSO不仅能够保证全局收敛,而且在收敛速度上也得到了很大的提高。
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