本文選題：復雜適應系統(tǒng)(CAS)理論 + 雙重自適應粒子群優(yōu)化(DAPSO)算法　； 參考：《計算機工程與應用》2017年05期

【摘要】：針對粒子群優(yōu)化(PSO)算法易陷入局部最優(yōu),發(fā)生早熟這一問題,借鑒復雜適應系統(tǒng)(CAS)理論,將混沌和自適應引入到基本PSO中,形成一種雙重自適應PSO算法(DAPSO)。該算法在初始化種群時,采用Logisitic方程產生混沌序列;在迭代過程中,通過非線性動態(tài)調整策略調整粒子個體學習因子和社會學習因子的大小,采用(0,1)隨機均勻分布代替慣性權重遞減的方法對w進行自適應取值來更新粒子的速度和位移,最終實現算法求解全局最優(yōu)的目標。最后運用六個高維單模態(tài)和多模態(tài)Benchmark測試函數對該算法進行仿真,并與PSO,2PSO,KPSO算法進行對比。對比結果表明,該算法在求解全局最優(yōu)解時,效果明顯優(yōu)于其他粒子群算法,在精確性和尋優(yōu)效率上較其他算法表現尤為突出。
[Abstract]:Aiming at the problem that particle swarm optimization (PSO) algorithm is prone to fall into local optimum and precocity occurs, chaotic and adaptive algorithms are introduced into the basic PSO to form a double adaptive PSO algorithm based on the theory of complex adaptive system (CAS). When initializing the population, the Logisitic equation is used to generate chaotic sequences, and in the iterative process, the particle individual learning factor and the social learning factor are adjusted by nonlinear dynamic adjustment strategy. The random uniform distribution is used to update the velocity and displacement of the particle instead of the decreasing inertia weight. Finally, the algorithm is used to solve the global optimal target. Finally, six high-dimensional single-mode and multi-modal Benchmark test functions are used to simulate the algorithm, and the results are compared with the PSO2PSO-KPSO algorithm. The results show that the proposed algorithm is more effective than other particle swarm optimization algorithms in solving the global optimal solution, especially in terms of accuracy and optimization efficiency.
【作者單位】： 上海理工大學管理學院;上海理工大學超網絡研究中心(中國);
【基金】：國家自然科學基金(No.71171135) 上海市一流學科建設項目(No.S1201YLXK) 上海市高原學科(管理科學與工程)建設項目 上海高校青年教師培養(yǎng)資助計劃項目(No.slg14020) 上海理工大學國家級項目培育課(No.15HJPY-QN09) 上海市哲學社會科學規(guī)劃課題(No.2016EGL007)
【分類號】：TP18

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本文編號：1916155