解决约束优化问题的改进粒子群算法

摘要：

针对约束优化问题的求解,提出一种改进的粒子群算法(CMPSO).在 CMPSO 算法中,为了增加种群多样性,提升种群跳出局部最优解的能力,引入种群多样性阈值,当种群多样性低于给定阈值时,对全局最优粒子位置和粒子自身最优位置进行多项式变异;并根据粒子违背约束条件的程度,提出一种新的粒子间比较准则来比较粒子间的优劣,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解;为提升种群向全局最优解飞行的概率,采取一种广义学习策略.对经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法是一种可行的约束优化问题的求解方法.

关键词：粒子群算法、约束优化、种群多样性

所属期刊栏目：47

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 71001072;贵州教育厅社科项目0705204;遵市科技局项目[2008]21

在线出版日期：2011-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：23-26