混合驱动的粒子群算法

作     者：陈峰 丁泉 吴乐 刘爱萍 陈勋 张云飞 CHEN Feng;DING Quan;WU Le;LIU Aiping;CHEN Xun;ZHANG Yunfei

作者机构：中国科学技术大学先进技术研究院合肥230026 深圳慧智星晨科技有限公司广东深圳518100 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第8期

页      面：78-89页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2021YFF0501600) 

主　　题：粒子群优化 遗传算法 混合驱动 全局优化算法 进化算法 

摘      要：粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是一种在机器人运动规划、信号处理等领域有广泛应用的优化算法。然而该算法易陷入局部最优解,从而导致早熟问题。出现早熟问题的原因之一是粒子群仅依靠适应度值选择学习范例。为了克服上述问题,提出了一种基于适应度值、改进率和新颖性混合驱动的PSO算法(particle swarm optimization algorithm based on hybrid driven by fitness values,improvement rate,and novelty,FINPSO)。在该算法中,引入的新指标和遗传算法会平衡种群的探索与开发,降低粒子群早熟的可能性。适应度值、改进率和新颖性会作为粒子的评价指标。各指标独立地选择学习范例并保存到不同的档案中。粒子每一次速度更新都要确定各个指标的权重,并从每个档案中选择一个范例学习。该算法采用了遗传算法进行粒子间的信息交流。遗传算法中的交叉互换和突变会给种群带来更多的随机性,提升种群的全局搜索能力。以八个PSO算法变体作为对比算法,两个CEC测试套件作为基准函数进行实验。实验结果表明,FINPSO算法优于已有的PSO算法变体达到最先进水平。