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时间:2020-05-04
《基于CGA和PSO的双种群混合算法-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第40卷第7期计算机工程2014年7月、,o1.40No.7CompmerEngineeringJuly2014·人工智能及识别技术·文章编号:1000-3428(2014)07—0148—06文献标识码:A中图分类号:TP18基于CGA和PSO的双种群混合算法王永贵,林琳,刘宪国(辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105)摘要:针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA—PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调
2、整惯性权值策略的粒子群优化算法完成进化。通过引入一种新型的信息交流机制:两子群子代间信息交流以及子代与父代问信息交流,共享最优个体,淘汰最劣个体,实现共同进化,适时对粒子群适应度较差的个体进行云变异操作,该操作是基于云模型的随机性和稳定性,利用全局最优位置和最劣位置实现对部分粒子位置的变异过程。对5个经典测试函数进行测试,并与CGA和PSO算法及其优化算法进行比较,结果表明,CGA—PSO算法具有较高的搜索效率、求解精度和较快的收敛速度,鲁棒性也较强。关键词:云遗传算法;粒子群优化算法;双种群混合算法;自调整惯性权值策略;信息交流机制;云变异操作Dual
3、PopulationsHybridAlgorithmBased0nCGAandPSOWANGYong—gui,LINLin,LIUXian—guo(SchoolofSoftware,LiaoningTechnicalUniversity,Huludao125105,China)【Abstract】Consideringtheproblemincludingslowconvergencerates,lowsolvingprecisionsandeasytotrapinlocaloptimumofParticleSwarmOptimization(Pso)a
4、lgorithm.anoveldualpopulationhybridalgorithmnamedCGA—PSOispresented.whichisbasedonCloudGeneticAlgorithm(CGA)andPSOalgorithm.Inthisalgorithm,thewholepopulationisdividedintotwoequalpopulations.CGAandPSOwithself-adjustinginertiaweightstrategyareusedintheprocessofevolutionoftwopopula
5、tions.Twopopulationssharethebestindividualandeliminatetheworstindividualbyexchanginginformationbetweenthetwogroupsofoffspringaswellasofspringandparenttocompletetheevolution,andatimelycloudmutationoperationisgivenonpoorfitnessofindividuals.Cloudmutationoperationisbasedonstabletend
6、encyandrandomnesspropertyofcloudmode1.Theglobalbestpositionandtheglobalworstpositionareusedtocompletemutationonthepartoftheparticle’Sposition.BytestingfiveclassicalfunctionsandcomparingCGA—PSOwithCGA,PSOandtheiroptimizationalgorithms,theresultsshowthattheproposedalgorithmhashighe
7、rsearcheficiency,accuracyandrapidconvergencespeed,andstrongerrobustness.【Keywords】CloudGeneticAlgorithm(CGA);ParticleSwarmOptimization(PSO)algorithm;dualpopulationshybridalgorithm;self-adjustinginertiaweightstrategy;informationexchangemechanism;cloudmutationoperationDOI:1O.3969/j
8、.issn.1000—3428.2014.07.031能算法,其源于对鸟类捕食行
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