基于模式优选思想改进的粒子群优化算法.pdf

《基于模式优选思想改进的粒子群优化算法》探讨的是如何通过引入遗传算法的模式定理思想来提升粒子群优化算法的性能。粒子群优化（PSO）是一种模拟群体智能行为的全局优化方法，它在处理复杂的优化问题时，尤其是非线性、非连续的多峰函数，具有一定的优势。然而，PSO算法存在一个显著的问题，即容易陷入局部最优，导致早熟收敛，无法找到全局最优解。 文章提出了一种改进的粒子群优化算法（IPSO），这种算法结合了遗传算法中的模式优选思想。在传统的PSO中，每个粒子通过跟踪其个人最佳位置（pBest）和全局最佳位置（gBest）来更新速度和位置。而IPSO则引入了一个新的策略，即在选择最优解时不仅考虑当前的pBest和gBest，还引入了遗传算法中的“模式”概念，即考虑过去若干代中出现的优秀解。这样做可以避免粒子过于集中在局部最优，从而增强算法的全局探索能力。 IPSO算法的具体步骤包括： 1. 初始化粒子群的位置和速度。 2. 计算每个粒子的目标函数值，更新pBest和gBest。 3. 应用模式优选策略选择一部分优秀的旧解参与下一代的生成。 4. 使用这些优秀解来指导粒子的速度和位置更新，同时保留一定的随机性以保持探索能力。 5. 重复步骤2-4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或目标函数值满足要求）。 实验证明，IPSO在处理典型函数优化问题时，尤其是在高维、多峰函数上，其全局搜索性能有显著提高，能有效避免早熟收敛。此外，将IPSO应用于氧化反应动力学参数的优化问题，其结果优于已有的文献报道，显示出在实际问题中的优越性。 关键词“粒子群”涉及的是PSO的基本概念，它由一组在解空间中移动的粒子组成，每个粒子代表可能的解。“模式”是指遗传算法中的一个关键概念，用于描述个体历史上的优良状态。“反应动力学”是指化学反应速率随反应条件变化的规律，优化其参数对于理解和控制化学过程至关重要。“优化”则是整个研究的核心，旨在寻找最佳的解决方案。 总结来说，这篇文章通过融合遗传算法的模式优选思想，改进了粒子群优化算法，提高了算法的全局搜索能力和避免早熟收敛的能力，对于复杂优化问题的求解提供了新的思路。这一改进对于理论研究和实际应用都具有重要的价值。