CAJ | 학술논문

针对原始PSO算法存在的各种缺点,论文提出了一种新型的PSO算法.该算法在搜索的中期进行变异,并依据搜索开始后的收敛情况来决定首次变异的时机、依据每次变异后的收敛情况来决定下次变异的时机,以便最大限度地增加变异次数,并充分利用每次变异带来的避免局部最优、求得全局最优的机会,从而提高搜索成功的概率;在后期则在一定的循环次数内不变异,以确保搜索精度.每次变异只选择那些收敛程度相对比较大的维来进行,这样可以在不破坏粒子群的结构的情况下扩大搜索空间、提高收敛速度.通过对四个多峰的测试函数和一个问题空间为非凸集的实例所做的对比实验,表明改进的PSO算法增强了全局搜索能力,搜索成功率大为提高,克服了原始的PSO算法易于收敛到局部最优点的缺点.
침대원시PSO산법존재적각충결점,논문제출료일충신형적PSO산법.해산법재수색적중기진행변이,병의거수색개시후적수렴정황래결정수차변이적시궤、의거매차변이후적수렴정황래결정하차변이적시궤,이편최대한도지증가변이차수,병충분이용매차변이대래적피면국부최우、구득전국최우적궤회,종이제고수색성공적개솔;재후기칙재일정적순배차수내불변이,이학보수색정도.매차변이지선택나사수렴정도상대비교대적유래진행,저양가이재불파배입자군적결구적정황하확대수색공간、제고수렴속도.통과대사개다봉적측시함수화일개문제공간위비철집적실례소주적대비실험,표명개진적PSO산법증강료전국수색능력,수색성공솔대위제고,극복료원시적PSO산법역우수렴도국부최우점적결점.