带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法.pdf

【摘要】介绍了一种改进的粒子群优化算法，即带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法（BPSO）。该算法旨在通过利用种群的平均信息和实施保持活性策略来改善基本粒子群优化算法（PSO）的性能。在基本PSO算法中，随着迭代次数增加，粒子可能会陷入局部最优解，导致全局搜索能力下降。BPSO算法通过引入种群平均信息，使粒子能够更好地探索搜索空间，避免过早收敛。同时，保持活性策略有助于维持种群的多样性，防止算法过快收敛到局部最优。 【内容】BPSO算法的具体实现包括以下几个关键点： 1. **种群平均信息**：在每个迭代过程中，除了粒子向其个人最佳位置（pb）和全局最佳位置（g）移动外，还考虑了种群的平均位置（swarm average）。这种信息的引入使得粒子不仅受到自身历史最优解的影响，还受到整个种群表现的引导，增加了搜索的广度。 2. **保持活性策略**：为了防止种群过早同质化，算法采取措施确保老的、有潜力的粒子不会被快速淘汰。这可能包括限制速度更新的范围，或者为表现出色的粒子赋予更高的生存机会。 3. **速度和位置更新公式**：如上文公式(1)和(2)所示，粒子的速度和位置更新规则得到调整，除了基于个人和全局最佳位置外，还加入了种群平均信息的考虑。惯性权重ω控制了旧速度对新速度的影响，学习因子C1和C2调节了粒子向不同目标移动的速度。 【应用与比较】BPSO算法与传统的PSO以及保持活性的PSO（IPSO）算法进行了比较，通过典型优化问题的实例仿真，证明了BPSO算法在性能和全局搜索能力上的优越性。这意味着BPSO算法在解决多模态优化问题时，能够更有效地找到全局最优解，而不是局限于局部最优。 【关键词】粒子群优化、全局优化、种群平均信息、活性策略 【总结】粒子群优化算法是一种基于生物群体行为的进化计算方法，因其简单易实现和参数少的优点而广泛应用于函数优化、神经网络训练等领域。然而，原生PSO算法存在局部最优陷阱的问题。BPSO算法通过引入种群平均信息和保持活性策略，提高了算法的全局搜索能力和优化性能，对于解决复杂优化问题具有更强的适应性。