分析报告-一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析

一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析第35卷第3期20GG年3月自动化学报ACTAAUTOMATICASINICAVol.35,No.3March,20GG一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析张勇1巩敦卫1张婉秋1摘要针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题,提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法(SimpleGmethodbasedimprovedparticleswarmoptimization,SM-IPSO).该算法采用多个优化种群,分别在奇数种群和偶数种群上并行运行微粒群算法和单纯形法,并通过周期性迁移相邻种群间的最优信息,达到微粒群算法和单纯形法的协同搜索:单纯形借助微粒群算法跳出局部收敛点,微粒群依靠单纯形提高局部开发能力.为强化两种算法所起作用,一种改进的微粒速度逃逸策略和Nelder-Mead单纯形法也被提出.最后,在LinuG集群系统上运行所提算法,通过优化五个典型测试函数验证了算法的有效性.关键词并行,微粒群优化,单纯形法,多种群,速度逃逸中图分类号TP301ASimpleGMethodBasedImprovedParticleSwarmOptimizationandAnalysisonItsGlobalConvergenceZHANGYong1GONGDun-Wei1ZHANGWan-Qiu1AbstractConsideringthattheeGistingparticleswarmoptimizations(PSO)donotgivesimultaneouslyattentiontoevolutionspeedandsolution

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