資料介紹
針對粒子群優化(PSO)算法容易陷入局部最優、收斂精度不高、收斂速度較慢的問題,提出一種基于分層自主學習的改進粒子群優化(HCPSO)算法。首先,根據粒子適應度值和迭代次數將種群動態地劃分為三個不同階層;然后,根據不同階層粒子特性,分別采用局部學習模型、標準學習模型以及全局學習模型,增加粒子多樣性,反映出個體差異的認知對算法性能的影響,提高算法的收斂速度和收斂精度;最后,將HCPSO算法與PSO算法、自適應多子群粒子群優化(PSO-SMS)算法以及動態多子群粒子群優化(DMS-PSO)算法分別在6個典型的測試函數上進行對比仿真實驗。仿真結果表明,HCPSO算法的收斂速度和收斂精度相對給出的對比算法均有明顯提升,并且算法執行時間和基本PSO算法執行時間差距在0. 001量級內,在不增加算法復雜度的情況下算法性能更高。
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