一种基于混沌搜索和鲶鱼效应策略的粒子群算法.pdf

【正文】 粒子群优化算法（PSO）是一种模拟群体智能行为的优化算法，源自于对鸟群觅食行为的研究。这种算法的特点在于其简洁性和随机性，能够在解决复杂优化问题时展现出良好的性能。然而，PSO算法的一个主要问题是容易陷入局部最优解，导致无法找到全局最优解，这一现象被称为早熟。 为了克服这一问题，国内外的研究者们提出了多种改进策略。一种新颖的方法是结合混沌搜索策略和鲶鱼效应策略来优化PSO。混沌搜索策略利用混沌系统的遍历性和不确定性，增加了搜索空间的探索性，有助于跳出局部最优。混沌系统如洛伦兹系统或 Logistic映射等，可以为粒子的运动提供非线性和复杂的动态特性，从而增加搜索的多样性。 另一方面，鲶鱼效应策略来源于自然界中的生态现象，当鲶鱼被放入鱼群中，会激发鱼群的活力，促进整体的运动。在PSO中，可以通过引入“鲶鱼”粒子，模拟这种竞争机制，刺激其他粒子的更新速度和方向，增加种群的多样性，防止算法过早收敛。 文献[6]中，研究人员将鲶鱼效应引入到PSO的群体进化策略中，通过设置一些特殊粒子（即“鲶鱼”粒子）来影响整个群体的行为，使得群体的搜索更加活跃，避免了早熟问题。而文献[7,8]则采用混沌技术，通过混沌序列生成粒子的新的速度和位置更新规则，提高了算法的全局搜索能力。 在此基础上，文章提出了一种新的混合算法，结合混沌搜索和鲶鱼效应两种策略，旨在进一步提升PSO的优化性能。这种混合算法首先运用混沌序列来更新粒子的速度和位置，同时结合鲶鱼效应策略，定期引入“鲶鱼”粒子来搅动种群，增强搜索效率。通过大量的仿真实验，该混合算法在各种测试函数上表现出了优于传统PSO和其他优化算法的优化性能，证明了这种新型混合算法的有效性。 本文的研究工作着重于提高粒子群优化算法的全局寻优能力和避免早熟问题。通过结合混沌搜索的探索性和鲶鱼效应的激励性，设计出的混合算法在实际应用中有望取得更好的优化效果，尤其是在面对多模态和复杂度高的优化问题时。这为今后的优化算法研究提供了新的思路和参考，也为实际工程问题的求解提供了有力的工具。