基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法.pdf

基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法 本文提出了一种基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法，以解决大规模多变量优化问题。该算法通过对粒子群优化算法的机理和本质并行性进行分析，设计和实现了一种并行粒子群优化算法。实验结果表明，基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率，还改善了早收敛现象，该算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高。 一、粒子群优化算法 粒子群优化算法（PSO）是一种基于社会群体行为的新型演化计算技术，它源于对鸟群捕食行为的研究。粒子群优化算法的研究与应用近年来十分活跃，其应用领域可划分为：函数优化、神经网络训练、工业系统优化与控制以及其他遗传算法。它之所以受到如此关注，主要原因是PSO结构简单、性能稳定、效率高，并且只有少量几个参数需要调整。 二、岛屿群体模型 岛屿群体模型是一种用于描述粒子群优化算法的数学模型。该模型将粒子群看作是一个由多个岛屿组成的群体，每个岛屿上都有一个粒子群。岛屿群体模型可以描述粒子群的演化过程，并提供了一个并行优化的框架。 三、基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法 基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法通过对粒子群优化算法的机理和本质并行性进行分析，设计和实现了一种并行粒子群优化算法。该算法将粒子群看作是一个由多个岛屿组成的群体，每个岛屿上都有一个粒子群。该算法使用并行处理技术来提高求解效率，并使用岛屿群体模型来描述粒子群的演化过程。 四、实验结果 实验结果表明，基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率，还改善了早收敛现象，该算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高。 五、结论 基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法是一种高效的优化算法，它可以解决大规模多变量优化问题。该算法的出现为解决复杂优化问题提供了一种新的思路和方法。