Author(s): WANG Jianchen, QI Xiaohui, SHAN Ganlin
Pages: 2257-2260
Year: 2013 Issue:  8
Journal: Journal of Computer Applications
Keyword:  Particle Swam Optimization(PSO); eating process; second flight; Conjugate Gradient(CG); mixed optimization;
Abstract: 传统粒子群算法初期搜索过程中,种群过快地向当前最优粒子飞行,易导致早熟收敛；而算法后期,粒子大量聚集,算法收敛速度慢.通过引入种群进食和二次飞行,提出一种全局性的进食粒子群算法(EPSO),使局部最优附近的粒子进食后快速飞离,以改善种群多样性.并将共轭梯度法(CG)与EPSO相结合形成一种混合优化策略,其中CG用于EPSO的局部搜索过程,以提高收敛速度和精度.利用高维标准测试函数进行寻优实验,并与近年文献方法进行对比,实验结果表明该算法能够克服局部最优的不足,同时继承了CG局部寻优精度高和收敛速度快的特点.