一种基于竞争策略的粒子群优化算法

作     者：李旭渊 许化龙 LI Xu-yuan;XU Hua-long

作者机构：第二炮兵工程学院测试与控制工程系陕西西安710025 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2008年第25卷第8期

页      面：166-168,182页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：粒子群优化 全局最优 竞争策略 

摘      要：为提高粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的收敛精精度与速度,提出了一种基于竞争策略的粒子群优化算法。算法通过对两粒子相似度的判定,来决定是否对粒子进行变换操作,能够提高粒子的多样性,避免局部最优,提高了收敛精度,并且当两个粒子被判定为同一个粒子时,根据适者生存的思想,适应度较优的粒子保留下来,适应度较差的粒子则需进行高斯变异变换,在保证粒子多样性的基础上减少了运算量,提高了收敛速度。并且通过多峰函数(Achley函数、Schaffer函数、Grienwank函数)验证,结果表明,改进后的粒子群优化算法在收敛精度与收敛速度方面都优于基本的粒子群优化算法。