频域滤波模型的粒子群优化算法

摘要：

当前对于粒子群优化算法(简称基本PSO)的改进主要从控制参数与数学模型入手,但这可能导致陷入局部最小值.针对这个问题,提出一种基于频域滤波模型的PSO算法(简称FPSO).FPSO是对粒子种群多样性进行定量分析,当粒子集中度低于设定阈值时,以当前最优粒子为中心,在一定半径范围内进行傅里叶变换,通过预设的低通滤波器,削弱当前找到的最优值;然后对当前粒子群施加以最优粒子为势能中心的辐射力,所有粒子在滤波范围外部的空间以较大的速度继续搜索.实验分析表明:基于频域滤波模型的PSO算法提升了种群多样性,有效地提高了全局搜索能力,在求解多峰函数问题时解的精度优于带电PSO算法与变异PSO算法.

关键词：粒子群算法、频域滤波、种群多样性、截止频率、多峰函数

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划2015AA015408

在线出版日期：2017-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：96-103