连续变化目标下基于外部邻域位置学习的粒子群优化算法.pdf

《连续变化目标下基于外部邻域位置学习的粒子群优化算法》 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是一种源于生物群集行为的全局优化技术，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。它通过模拟鸟群的集体飞行策略，寻找解决问题的最优解。在PSO中，粒子群的每个个体代表一个潜在的解决方案，它们在搜索空间中移动并更新其位置和速度，以接近最优解。个体的位置更新受到自身最佳位置（个人极值）和全局最佳位置（全局极值）的影响。 针对连续变化目标的问题，传统的PSO算法可能会面临收敛速度慢和适应性差的挑战。在这种情况下，论文提出了基于外部邻域位置学习的粒子群优化算法（Imitate External Neighborhood Location PSO, IENLPSO）。这一创新在于引入了外部邻域位置的学习机制，利用目标在不同状态之间的连续性和相关性。具体来说，当解决某一状态的问题时，算法会借鉴上一状态的最优解作为学习目标，引导当前状态粒子群的初始化和迭代过程，从而提高算法的收敛速度。 IENLPSO算法的核心改进包括两个方面：一是利用上一状态的最优解来生成当前状态的初始种群，使得种群在开始阶段就具有较好的适应性；二是采用了递减的惯性权重，随着迭代次数的增加，逐渐降低过去信息对当前决策的影响，平衡全局探索与局部搜索的能力，防止过早陷入局部最优。 为了验证算法的有效性，论文使用了标准测试函数和实际应用中的IEEE 33节点电力系统进行仿真。仿真结果表明，与传统的PSO算法相比，IENLPSO算法在减少迭代次数的同时，能够提高求解精度，尤其对于连续变化目标的问题，表现出更好的性能。 参考文献的引用表明，PSO算法的研究已经广泛涉及多个领域，包括初始种群生成策略的优化、速度更新公式的改进等。通过这些改进，研究人员致力于增强PSO的全局探索能力和收敛精度。IENLPSO算法正是在这一背景下，结合连续变化目标的特点，提出了一种新的优化方法，为多目标优化和动态环境下的问题求解提供了新的思路。 这篇论文提出的IENLPSO算法是一种针对连续变化目标优化问题的创新解决方案，它通过学习外部邻域位置来加速粒子群的收敛，并通过递减的惯性权重来平衡探索与exploitation，提升了算法的整体性能。这一方法对于解决复杂优化问题，特别是在动态环境下的优化任务，具有重要的理论价值和实践意义。