论文研究-改进粒子群算法的研究 .pdf

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改进粒子群算法的研究,常伟,王平,本文首先简要介绍了基本粒子群算法(PSO)的原理与实现,针对基本粒子群算法容易陷入早熟、收敛速度慢等问题,提出一种混合遗传算法的��
国科技论文在线 间的个好位置。两和算法在每次达代中都要对群体中的个体进行各种操作,虽然不同算 法具体操作不尽相同,但大致都包含着下面几个步骤: 初始化:生成群体中的新个体。第一代要生成整个种群的所有个体,并且初始化所有个 体的相关特征参数 种群个体评价:通过适应度函数计算种群中每个个体的适应度,适应度的大小代表着种 群中每个解的好坏程度。 种群操作:依据当前种群中个体的适应度大小,遗传算法通过选择、交叉、变异算子对 种群操作,而粒子群算法则通过公式完成对种群的操作,这样是两者间最大的不同。 测试:测试终止条件是否满足。测试条件一般都是为了找到算法足够好的解或者算法 达到迭代次数限定值 由于遗传算法的收敛速度比较快并且由于遗传算法中含有变异操作枚而全局搜索性能 较好,枚本文运用遗传算法来改进粒子群算法将达到使粒子群算法忺速收敛以及脱离局部极 值束缚的目的。下面首先讨论混合算法中遗传算法的实现步骤,之后在给出混合算法的 算法流程。 选择、交叉过程:首先根据赌轮选择策略选出N个个体,然后对选出的个体两两幃对, 执行交叉操作。只体操作是随机生成一个[0,1]区间的实数,以概率。执行以下交 + 式中:代表迭代次数 和 分别代表选出的两个父代 个体的位置向量和速度向量, 和 分别代表经过交叉后得到的了 代个体的位置向量和速度向量。 变异操作:根据设定的概率m对每个执行完交叉操作的个体执行如下的变异 操作: 式中 是区间 上均匀分布的随机数,和分别是搜 索区间的上下限; 是适应度函数 下面我们给出该算法的流程: 初始化粒子群中所有个体位置及其速度,搜索群体最佳个体位置,将个体的历史最佳 位置设定为初始位置,设置迭代次数; 根据选择的适应度函数,计算种群中每个个体的适应度值; 如果满足终止达代条件输出最优解,终止程序,否则继续; 国科技论文在线 根据适应度值随机选出个个体,对它们执行选择、交义操作,得到个新个体 对所有个体根据改置的变异概率执行变异操作,在种群中选择适应度髙的个体进入下 代,转 算法的流程如图所示 订始化 计算粒子新的位置 局和局部最优 满足精 执行选择 变异操作 满足迭代 要求? 根据公式龙 应新的拉子 束 图混合粒子群算法沇程图 仿真测试 为了检验改进粒子群算法的冇效性木文分別使用标准粒子群算法和改进粒子群算法 对个经典检验函数进行了仿真,测试最终改进粒子群算法的性能。 凶数 函数 函数 函数 图图为算法与改进算法的性能比较结果,粒子初始种群大小设置为个变 量维数为维,运行迭代到步停止,当计算结果精度满足误差小于时,算法仿真 结束。 国科技论文在线 In 10 U斗U匕u1L14U141u182U 图算法和改进算法在函数下的性能对比 从图可以看出,改进算法无论是在迭代次数以及寻优性能方面都比标准粒子群算法要 好;改进算法在迭代人约步左右即达到精度要求,而标准算法则需要至少 步才能达到要求。在算法收敛性能方面,改进算法也要好于标准算法,从图中可以 看出改进算法的收敛速度更快,因而改进算法可以更快的收敛到要求的精度。 1 1000 迭数 图算法和改进算法在 函数下的性能对比 从图也可以看出,改进算法的性能也比标准粒子群算法要好;虽然在达到要求精度方 面,改进算法与算法的迭代步数相差无几。但在算法收敛性能方面,可以看出改进 算法要好于算法,改进算法的收敛速度更快,可以看出在精度要求为时,改进 算法可以更快达到要求精度 结论 本文首先简要介绍了一下粒子群算法的基本原理,通过比较粒子群算法和遗传算法的异 同,互相取长补短,提出通过将实数编码的遗传算法的选择、交叉和变异操作引入到粒子群 算法中,构造了基于两和算法的混合算法。通过对个标准测试函数的运算对该混合算法进 国科技论文在线 行了检验,并与标准粒了群算法的测试结果进行了比较。结果表明,不论是在算法成功率方 面还是在收敛性能方面,混合算法的计算结果都要好于粒子群算法 参考文献 秦元庆,孙德宝,李宁等基于粒子群算法的移动机器人路径规划机器人,, 屌驰高海兵高亮粒子群优化算法计算杠应用研究 王存睿段晓东刘冋东改进的基木粒子群优化算法讣算机工程与应用 王翠茹,冯海迅,张江维基于改进粒子群优化算法求解旅行商问题微计算机息

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