基于模糊控制器的粒子群优化算法.pdf

《基于模糊控制器的粒子群优化算法》是一篇探讨如何改进粒子群优化算法（PSO）的文章，由田东平和赵天绪共同撰写，发表在《计算机工程与设计》2010年第31卷第24期。该文重点在于提出一种结合模糊控制策略的PSO算法，以提升算法的优化性能。 粒子群优化算法是一种受到鸟类群飞行为启发的全局优化方法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。PSO的基本思想是，通过模拟粒子在搜索空间中的移动和相互学习，寻找最优解。每个粒子代表一个可能的解决方案，它们根据自身的最佳位置（个人极值）和群体的最佳位置（全局极值）调整速度和位置。然而，原版PSO在平衡探索与开发之间的能力有限，可能导致算法早熟或陷入局部最优。 为了改善这个问题，文章提出了一个2输入2输出的模糊粒子群优化算法（FPSO）。这里，输入参数选择了群体适应度方差和极值差均值，这两个参数分别用来衡量群体在搜索空间的分布离散程度和群体中个体的多样性。模糊控制器依据这些输入参数来自适应地调整PSO算法的惯性权重和扩展项的学习因子。惯性权重控制了算法的记忆能力，即粒子如何平衡当前最优和历史最优；学习因子则影响粒子的速度更新，影响其探索和开发的能力。 通过仿真测试函数，FPSO算法显示出了优秀的性能，成功地平衡了探索与开发，从而避免了早熟问题，并在优化性能上优于已有的模糊粒子群算法。这表明，模糊控制策略能够更有效地引导粒子群在搜索空间中进行有效的搜索，提高找到全局最优解的概率。 本文的研究对理解和改进进化算法有着重要的贡献，特别是在优化问题的应用上。模糊控制提供了动态调整算法参数的可能性，使PSO能够根据问题的特性自我适应，增强了算法的灵活性和鲁棒性。这种结合模糊控制的PSO算法对于解决复杂优化问题具有广阔的应用前景，如在工程设计、数据分析、机器学习等领域。同时，文章也提供了相关的参考文献，为后续研究者提供了深入学习和研究的基础。