论文基于边界变异的一种新的粒子群优化算法是适合边界变异论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关边界变异开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
【 摘 要 】 针对传统粒子群优化算法易早熟,收敛精度低,特别是在解决大维数问题时,效果很不理想等缺点.针对这类问题,首先提出一个判别机制,判定算法什么时候达到早熟,若达到早熟则提出一种基于边界与随机变异的方法使部分粒子进行变异,从而使粒子重新分散后,再进行搜索.通过对四个经典测试函数的数值仿真实验证明,该方法能极大地提高算法的寻优能力,特别是在高维函数寻优时获得了较好的优化效果.
【 关键词 】 粒子群优化；早熟；边界；变异
【 中图分类号 】 TP18
【 文献标识码 】 A
New Particle Swarm Optimization Base On Boundary Mutation
Liu Yi-yi Xu Sheng-bing
（City College of Dongguan University of Technology GuangdongDongguan 523419）
【 Abstract 】 The traditional particle swarm optimization algorithm was premature convergence, low accuracy.Especially in solving large dimension problems, the effect is not ideal.In order to solve these problems,first it presents adecision mechani when the algorithm reaches puberty.If the algorithm reaches puberty,present a method based on the boundary and random variation.It makes part of particle variation and then these particles are variationso that the particles bounce early regional and search again.Based on the 4 classical test functions of numerical simulation experiment, the method can greatly improve the searching capability especially in highdimensional function optimization it obtained better optimization effect.
【 Keywords 】 particle swarm optimization； premature； boundary； mutation
1 引言
粒子群優化（Particle Swarm Optimization,PSO）是由Kennedy 和Eberhart 于1995 年提出的一种优化算法.它是一种仿真算法,是模拟自然界一些生物的行为,如鸟群觅食、鱼群学习等.由于其容易理解、易于实现、不要求目标函数和约束条件是可微的, 并能以较大概率求得全局最优解, 目前已在许多优化问题中得到成功应用.与其它进化算法类似, 粒子群优化算法也存在早熟收敛现象, 尤其是在比较复杂的多峰搜索问题中.目前解决这一问题的主要方法是增加粒子群的规模, 虽然对算法性能有一定改善, 但同样存在缺陷：一是不能从根本上克服早熟收敛问题；二是会大大增加算法的运量.
基于这种情况提出一种改进的PSO算法.此算法首先设计出一种方法判定算法在什么情况达到了早熟；当粒子达到早熟时,设计让其中一个粒子呆在早熟区,而其它粒子的其中一维上加入一个[-1,1]中的随机数进行变异,使其能够跳出该区域.这样,使陷入该区域的粒子能够在跳出早熟状态的情况下,又能够在保持目前搜寻到的最优值,再次重新寻找最优值,从而保证了算法能够找到比现在更好的全局最优值.
这种思想在理论上也是行得通的,因为粒子在寻优过程中达陷入早熟时,其目前寻到的最好值离理论最优值虽然有一定的距离,但相对于算法迭代前的位子肯定有一个很大的提高,这时我们保持一个粒子在这个区域中就保留了这个值的优越性,使算法在以后的迭代中能达到的最优值一定不会比现在的值更差,而其它粒子进行变异是为了能够使粒子跳出该区域,从而让算法重新进行搜索去寻找更好的最优值.加入一个[-1,1]中的随机数进行变异是因为当粒子陷入早熟说明此时粒子在某种程度上已经比较接近最优值了,此时粒子进行变异不宜进行大的变动,只需小的变动使其跳出该区域重新寻找最优值即可.其通过数值模拟实验,发现改进的PSO算法对改进粒子群优化的性能方面特别是对大维数的寻优方面有极大的提高.
3 改进的粒子群算法
3.1 PSO的早熟现象和判定机制
从公式（1）中可看出,PSO 速度更新方程由三部分组成：式（1）中第一项表示粒子的当前速度,说明了粒子的目前状态；第二项为“认知（Cognition）”部分,考虑了粒子自身经验；第三项为“社会（Social）”部分,代表着粒子之间的“社会”作用.分析此式不难发现,当粒子的当前位置处在全局极值位置Gbest 时,该粒子只有在先前速度和惯性权系数不等于零情形下,粒子才有可能离开这一点；如果种群中粒子的先前速度都接近于零时,一旦它们落于全局极值位置Gbest,则种群中的粒子很难再重新移动,此时意味着算法将收敛到种群目前寻优到的最优解,即全局极值位置Gbest.此时搜索到的全局极值位置Gbest对应的解如果只是优化问题的一个局部最优解,那么算法就出现了早熟收敛现象.在实验中,我们采取了一些具体方法,来判定粒子什么情况达到早熟.
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