隨機差分變異粒子群混合優(yōu)化算法
【圖文】:
?9×10-3Rankings3.1252.6252.872.3表4不同變異策略算法比較結果Table4ComparisonresultsofSDMPSOwithdifferentmutationstrategies函數(shù)SDMPSO-NULLSDMPSO-CMSDMPSO-SDMSR/%MNSMSR/%MNSMSR/%MNSMf1100-1001.57×101002.34×102f246.30-802.011006.60f357.61-761.331006.04f4100-00.001004.48×102f522-51.604.72×10269.312.13×102f678.50-1006.141001.37×10f789.07-1002.941003.35×10f80-1001.67×1097.711.15圖1PSO,DE/current-to-best/1,DEPSO和SDMPSO在f3和f7上的收斂曲線Fig.1ConvergencecurvesofPSO,DE/current-to-best/1,DEPSOandSDMPSOforf3andf74.2.2變異策略分析為研究SDM策略的有效性,將不含變異策略的SDMPSO(SDMPSO-NULL)和集成CM策略的(SDMPSO-CM)作為對比算法與SDMPSO(為表示明確,該實驗部分記為SDMPSO-SDM),實驗結果如表4所示。實驗記錄了每個算法運行30次的變異策略成功率(successfulrate,SR)(算法最終運行結果小于閾值1.0×10-5即視為成功
好。同時可見,采用變異策略的SDMPSO算法均比沒有采取變異策略的SDMPSO-NULL效果好,說明變異策略是非常有必要的,它在大多數(shù)情況下能增加個體逃離局部最優(yōu)的可能性。就SR值表明SDM策略的魯棒性和穩(wěn)定性更好。4.2.3參數(shù)敏感性分析SDMPSO算法中,CR參數(shù)的設置大小對算法的性能往往有著很大的影響,CR通過對8個測試函數(shù)分別在(0,1)取3個不同的值,從算法SDMPSO收斂過程的觀測可知,CR取較大值0.9時性能達到最佳。由于篇幅的限制,如圖2所示,以f6為例,當CR取3個不同值時算法收斂到全局最優(yōu)值的過程。圖2CR在不同取值下SDMPSO全局收斂過程Fig.2GlobalconvergenceprocessofSDMPSOwhenCRgetsdifferentvalues5結論為進一步提高標準PSO算法與DE算法的性能,本文提出了SDMPSO算法。通過對PSO與DE算法特性分析,SDMPSO算法采用DE/current-to-best/1變異方法產生一個試探性候選個體,,從而擴大解的探索空間;該個體緊接著被代入到粒子群速度更新公式引導粒子在下一時刻的飛入方向;同時,新算法在每次迭代中,通過SDM策略對當前個體全局最優(yōu)位gbest進行擾動,有效避免了個體陷入局部最優(yōu)的可能性。算法對8個單峰及多峰測試函數(shù)進行實驗,實驗結果顯示,SDMPSO算法性能上優(yōu)于其它比較優(yōu)化算法,能有效平衡對解空間的全局勘探及局部開采能力。同時,算法對SDM變異策略的必要性和有效性進行了進一步的分析,并給出相關重要參數(shù)的敏感性分析。值得注意的是算法在f3中仍無法避免陷入局部最優(yōu)。如何進一步提高優(yōu)化算法,使其在更加廣泛的測試函數(shù)中均取得最優(yōu)解是下一步需要考慮的問題。同時,在下一步的工作中,將新算法應用于盲信號分離等問題,進一步測試算法在解決實際問題中的有效性。參考文獻[1]劉波,王凌
【作者單位】: 東莞職業(yè)技術學院;
【基金】:東莞市社會科技發(fā)展項目(2013108101045) 東莞職業(yè)技術學院示范建設專項資金(政201614)資助項目
【分類號】:TP18
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