為克服粒子群算法在處理復(fù)雜高維問題時(shí)易陷入局部最優(yōu)及尋優(yōu)精度低等缺陷,提出一種融合Rosenbrock搜索法的混合粒子群算法。首先,利用Tent混沌序列進(jìn)行種群初始化;其次,采用去速度項(xiàng)的簡(jiǎn)化粒子群公式提高收斂速度并對(duì)個(gè)體極值加入擾動(dòng),增強(qiáng)粒子種群多樣性;最后,當(dāng)全局最優(yōu)個(gè)體更新停滯時(shí),利用Rosenbrock搜索法對(duì)全局最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行局部搜索,提高解的精度。利用8個(gè)常用基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)分別對(duì)30維和50維問題進(jìn)行實(shí)驗(yàn),證實(shí)該算法可尋到病態(tài)函數(shù)Rosenbrock全局最優(yōu)值,且比其它7個(gè)函數(shù)的尋優(yōu)精度提高10-2數(shù)量級(jí)。實(shí)驗(yàn)證明該算法收斂速度快,解的精度高,全局搜索能力強(qiáng),尋優(yōu)能力明顯提高。 

【文章來源】：軟件導(dǎo)刊. 2020,19(07)

【文章頁數(shù)】：6 頁


本文編號(hào)：3528505