引入四元数理论的改进粒子群算法

摘要：

为了解决传统粒子群算法存在早熟收敛、搜索空间受限、精度不高等问题,通过四元数理论和粒子群算法,提出了一种改进粒子群算法.该算法以树状拓扑结构为基础建立邻域结构,速度公式中分别使用粒子三部分的记忆值,即自身最佳、局部最佳及全局最佳,同时在"社会"部分加入以四元数为模型的三者之间关系项,这样既能记录三者单纯的比较结果,又可以记录三者之间的关联关系.最后,分别从理论证明、实验仿真和实际物理实验三个方面验证算法的收敛性及有效性.结果表明:提出的新算法在某些测试函数中可收敛于全局最优值,在其余的几种测试函数中,该方法的平均值也要比其他三种算法更接近于全局最优,同时在图像的对比度增强的应用上具有很明显的优势.

关键词：粒子群算法、四元数、关联项、邻域结构

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.75(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61771434,61704160

在线出版日期：2021-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2788-2794