基于双重更新策略的粒子群算法.pdf

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种常用的启发式优化算法，其核心思想是模拟鸟群捕食行为。在一个由一群粒子组成的群体中，每个粒子代表问题空间中的一个潜在解。粒子通过跟踪个体经验和群体经验来更新自己的位置和速度，进而找到最优解。 然而，传统的粒子群算法在搜索过程中可能陷入局部最优解，无法有效地跳出局部最优进而寻找到全局最优解。为解决这一问题，文中提出了一种基于双重更新策略的粒子群优化算法（Double Updating Strategy Particle Swarm Optimization，简称DPSO）。该算法针对群体中个体的不同性能采取了不同的更新策略，以此来提高算法的整体搜索能力。 算法在群体的聚集度达到某个设定条件时，会触发双重更新策略。该策略包含两部分：一是针对群体中表现不佳的粒子采取全局搜索更新，即从那些搜索效率低下、成绩较差的个体的历史最优位置（pbest）中随机选择一个个体，更新其速度和位置，使其有机会在全局范围内进行搜索，以此增加跳出局部最优的几率。二是针对群体中表现较好的粒子采取局部搜索更新，即从那些搜索效率高、成绩较好的个体的历史最优位置中选择一个个体，在它与群体历史最优位置（gbest）之间进行局部搜索，以此来引导群体中的粒子向已知的有希望的区域靠拢，提高算法的局部搜索能力。 双重更新策略的实施，有效地平衡了全局搜索和局部搜索，使得粒子群算法在优化过程中既具有全局探索能力，又能够细致地对有希望的区域进行精确搜索。这种策略的核心在于，当群体聚集度较高时（即粒子群趋于收敛），算法能够更加注重局部搜索，而当群体聚集度较低时（即粒子群分布较为分散），算法则更多地进行全局搜索。 仿真测试结果表明，基于双重更新策略的粒子群算法在标准测试函数上的表现优于传统粒子群算法，有效提高了粒子的全局搜索能力和局部搜索能力，使算法具有更快的收敛速度和更好的优化性能。因此，该算法具有较高的实用价值，可以应用于实际生产领域的问题求解。 文章通过引入双重更新策略改进了粒子群算法，为优化算法的发展提供了新的思路，拓宽了其在工程、经济、管理等领域的应用范围。同时，该研究也展示了算法创新对于提高算法性能的重要性，为后续研究者提供了宝贵的研究方向和参考。 关键词中提到的粒子群优化算法、全局搜索、个体历史最优解、收敛速度等都是粒子群优化领域的核心概念。其中，全局搜索强调算法对解空间进行全面搜索的能力，以避免陷入局部最优；个体历史最优解（pbest）是指粒子自身经历过的最优位置；收敛速度则是指算法从初始状态到达最优解的速度，收敛速度越快表明算法效率越高。 文章的中图分类号为TP18，表明该文献属于自动控制与人工智能领域的粒子群算法研究。文献标志码“A”表明文献级别属于权威期刊。文章编号“1673—5439(2015)06-0084-05”则是对文献的编号及页码范围标识，方便读者查找和引用。