資料介紹
傳統(tǒng)粒子群算法采用整體維度更新策略,常因某一維或某幾維未達到最優(yōu)解,導致粒子適應值變差針對此問題,提出具有動態(tài)子空間的隨機單維變異粒子群優(yōu)化算法,從優(yōu)質(zhì)粒子全維空間中,構造動態(tài)子空間,并隨機選擇異于子空間的一維進行變異。子空間大小動態(tài)變化:前期選取多數(shù)維度組成子空間,増大變異維度的多樣性;后期選取少數(shù)維度組成子空間,増強粒子精細搜索的能力。冋時,根據(jù) Pareto定律,使種群在前期20%迭代次數(shù)內(nèi),探索新解空間區(qū)域,后期80%迭代次數(shù)內(nèi),進行有效的平衡搜索,加快種群收斂速度。使用多類型基準測試函數(shù),在30、50和100維下進行仿真實驗,結果表明,該算法在收斂速度和精度上,不僅優(yōu)于新改進的粒子群算法,而且優(yōu)于新改進的人工蜂群算法和螢火蟲算法。
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