基于多种群粒子群算法和布谷鸟搜索的联合寻优算法

来源期刊：控制与决策2016年第4期

论文作者：高云龙 闫鹏

文章页码：601 - 608

关键词：粒子群算法;动态多种群;布谷鸟搜索;中位数聚类;

摘    要：为了提高动态多种群粒子群（DMS-PSO）算法的全局搜索能力,将布谷鸟搜索算法（CS）引入DMS-PSO算法中,提出DMS-PSO-CS算法.采用中位数聚类算法将整个种群动态划分为若干小种群,各个小种群作为底层种群通过PSO算法进行寻优,再将每个小种群中的最优粒子作为高层种群的粒子通过CS算法进行深度优化.将所提出算法应用于CEC 2014测试函数,并与CS算法和其他改进的PSO算法进行比较.实验结果表明,所提出算法能够显著提高全局搜索能力和算法效率.