基于最佳粒子共享和分层搜索的并行粒子群优化算法

作者：丁鑫鑫; 唐常杰; 曾涛; 张培颂; 徐开阔; 刘齐宏

来源：四川大学学报(自然科学版), 2008, (04): 799-803.

• 并行粒子群算法
• 最佳粒子共享
• 分层搜索

为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,本文提出了并行粒子群优化算法(BLP-SO).基本思想是并行机制+最佳粒子共享+分层搜索.主要工作包括(1)信息共享机制中引入了区域学习,使粒子更新能参考其他粒子的信息;(2)提出了粒子群两层划分模型,底层利于扩大搜索范围,上层利于全局精细搜索;(3)证明了关于粒子群和并行粒子群收敛性定理;(4)在4个基准函数上的优化实验表明,新方法比经典的IPPSO并行粒子群算法在解的精度上提高了51.93%到96.10%.

• 单位
  四川大学