面向高维度目标函数的微粒群优化算法

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2008年第5期

论文作者：赵海 宋纯贺 祁田宇 龚红艳

文章页码：649 - 652

关键词：群体智能;微粒群算法;高维度;自适应试探;自适应变异;

摘    要：针对基本微粒群算法在处理高维度目标函数容易出现早熟的问题,提出了一种新的微粒群算法面向高维度目标函数的微粒群算法（HDOF-PSO）.分析了基本微粒群算法难以处理高维度目标函数的原因.通过引入信心度和试探策略,算法的收敛速度得到提高;通过引入成功度,搜索过程中的变异概率能够自适应修正.在特定测试函数集上的实验表明,HDOF-PSO在处理高维目标函数时,比基本微粒群算法和一个改进的微粒群算法具有更快的收敛速度和更好的收敛性.